数据挖掘工具之 KNIME 学习

最新推荐文章于 2025-02-10 11:02:32 发布
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分类专栏： 自然语言处理 文章标签： 数据挖掘
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KNIME可视化和可插件式风格吸引了我的注意。加上论文要用，所以这几天要静下来研究一下。后面会写一些使用心得。

12款常用的数据挖掘工具推荐
网页爬虫与数据采集 · 八爪鱼
09-06 6774
数据挖掘工具是使用数据挖掘技术从大型数据集中发现并识别模式的计算机软件。数据在当今世界中就意味着金钱，但是因为大多数数据都是非结构化的。因此，拥有数据挖掘工具将成为帮助您获得正确数据的一种方法。下面为大家介绍12款常用的数据挖掘工具。 常用的数据挖掘工具 R R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯...
KNIME 数据分析平台
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YueR
04-24 3万+
一、KNIME简介1.历史发展 KNIME的发展始于2004年1月，由康斯坦茨大学的软件工程师团队作为专有产品。由Michael Berthold领导的原始开发团队来自硅谷的一家公司，为制药行业提供软件。最初的目标是创建一个模块化，高度可扩展和开放的数据处理平台，从而轻松集成不同的数据加载，处理，转换，分析和可视化探索模块，而不必关注任何特定的应用领域。该平台旨在成为一个协作和研究平台，也应作为
knime中文教程
04-28
knime少见的中文，能让你对使用knime有一个上手的东西
KNIME设计之节点学习
09-14
主要介绍KNIME各个节点的功能，包括部分算法的数据模型，以及基本的工作流设计。分数降低一些，给需要的人吧。
knime入门学习手册word版本
05-03
knime入门学习手册word版本，做CBR与RBR模型建立优化
knime案例教程中文.zip
09-03
该文档是Knime的中文教程文档，只包含实操部分，很艰难从网上找的，该文档是Knime的中文教程文档，只包含实操部分，很艰难从网上找的，
1 KNIME简介
yuer521的专栏
09-23 1033
KNIME介绍
KNIME数据挖掘工具教程与实例演练
### 二、KNIME的数据挖掘工具 数据挖掘是KNIME中非常核心的功能之一，它利用统计学、机器学习、模式识别等多种技术来从大量数据中提取有用的信息和知识。KNIME提供了丰富的数据挖掘功能，包括但不限于： - **分类*...
Weka与KNIME数据挖掘工具对比：实际应用首选weka
Weka是一个基于Java的数据挖掘工具集，提供了GUI（图形用户界面）和CLI（命令行接口）两种使用方式。其优势在于支持直接API调用，这对于将数据挖掘过程融入到项目开发中至关重要。通过直观的GUI，用户能够进行直观的...
KNIME的学习使用心得
kobayasi的专栏
09-12 1万+
最近学习了下KNIME，感觉还真不错。虽然知道这个软件很久了，但直到现在才发现他的能耐，惭愧啊。鉴于网上关于这个软件的学习资源相当的少，我把自己学习使用的心得整理一下，放在这里给大家参考，也算是推动下KNIME这个优秀开源软件在中国的传播吧。 手头并没有笔记资料，只是把自己想到的回忆到的有空就加进来而已。。。也没时间专门写，一点一点慢慢来吧。 工作中同事经常有一些数据需要分析，比如
knime的例子
07-21
knime例子，仅供参考学习
Knime实验——分类挖掘
06-15
使用的是Knime，完整能跑的一个实验，但是需要你自己配置数据路径，这个我没办法教你，如果你不会的话，那就一点办法也没有
KNIME教程加demo
08-22
本资源里面不仅包含了最常用的数据挖掘工具KNIME的使用教程，还包含了一些经典的demo可以进行练习
knime软件学习（一）
最新发布
weixin_42714650的博客
02-10 535
KNIME工作区是本地计算机上的一个文件夹，用于存储KNIME工作流，节点设置和工作流生成的数据。存储在工作区中的工作流程和数据可通过KNIME Workbench左上角的KNIME Explorer获得。启动KNIME Analytics Platform，当KNIME Analytics Platform Launcher窗口出现时，在此处定义KNIME工作区(文件存储位置)，如图1所示。：活动KNIME工作区中可用工作流和工作流组的概述，即本地工作区和KNIME服务器。：当前活动工作流程的概述。
【KNIME案例】对集合进行并交差补等运算
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通过数据挖掘可以从大量有序或者杂乱无章的数据中发现潜在的规律，甚至通过训练学习还能通过已知的数据预测未来的发展变化，今天就给大家推荐一款强大开源的数据挖掘软件平台：KNIME数据分析平台。其提供了自建服务器版和云版两种支持方式，其基本的工作流程如下，先读取要分析的数据，然后对其中的一些数据进行转换，然后分析出其中的规律，最后部署到平台。
【KNIME案例】业务人员使用脚本在工作流中固化计算逻辑
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说明 使用kmeans 对客户进行简单的分群。 内容 1 数据 使用了和之前客户流失一样的数据，只不过是做客户分群的任务。 2 正则化处理 正则化的过程是将每个样本缩放到单位范数（每个样本的范数为1），如果后面要使用如二次型（点积）或者其它核方法计算两个样本之间的相似性这个方法会很有用。 from sklearn import preprocessing # 标准化（Z-Score） scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(X) # min_max_s
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前言：最近有用到knime 需求：查询oracle数据库用户表，首先在表的最后拼接一列成绩的值（其中成绩需要关联查询另外一张表，一对多的关系，所以需要去重，并且以逗号的形式分割），最后写入到另外一个数据库。 1.建立数据库连接 2.数据库读取 3.java实现数据拼接 4.写入另外数据库 ...
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knime 大数据 Knime（K是无声的，因此发音为nīm ）是一个高度评价的数据分析平台，具有广泛的适用性，并且与其他产品（例如与数据库，语言，机器学习框架和深度学习框架）进行了许多集成。 Knime的理念是包容性，并“融合”您要使用的任何软件和数据源。 该平台的探索，模型构建，可视化，报告和开发部分以及社区扩展都是开源的。 提供协作，自动化，管理和部署功能的Knime Server和合...
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