KEEL数据挖掘工具

联合创作 · 2023-09-29 10:28

KEEL,Knowledge Extraction based on Evolutionary Learning的简称,是一款开源的数据挖掘软件工具,也是与WEKA一样出名的分析和实验环境,它提供了简洁的GUI,用于执行包括回归、分类、聚类、监督学习等多种数据挖掘任务。KEEL由JAVA语言编写,包含了多种进化算法以及预处理技术与进化学习的整合,这使得它能够对任何学习模型进行完整的分析。

KEEL是knowledge extraction based on evolutionary learning的简称,它是一款开源的JAVA软件工具,遵循GNU的GPLv3许可,受西班牙项目(TIN-2005-08386-C05-(01, 02, 03, 04 and 05))的支持 [3]  。

KEEL能够用于大量不同的知识发现任务,它提供了一个简单的基于数据流的GUI,可以根据不同的数据集和计算智能算法(特别是进化算法)设计实验、评估算法。它包含了各种各样经典的知识提取算法、预处理技术(如训练集选择、特征选择、离散化、缺失值处理等)、计算智能的学习算法、混合模型、对比实验的统计方法等等,它允许对各种算法进行完整的分析、比较。

主要特征

  1. 突出了进化算法在模型预测、预处理(特征选择、训练集选择)、后期处理(模糊规则的进化调优)中的作用

  2. 实现了许多专业文献中的数据挖掘算法,如离散化、噪声滤波等

  3. 提供了一个统计库来分析算法结果,库中包含了一组统计测试,用于分析结果的正态性、异态性,比较含参和非参算法的结果

  4. 许多算法是基于JAVA类库进行开发的

  5. 提供了一个用户友好的界面,并且此界面是面向算法分析的

  6. 该工具的目标是设计包含多种数据集和多种算法的实验,并且实验会产生独立的脚本,能够在不同的机器上运行。

  7. 同时提供线下实验和线下实验,线上实验的设计目的是帮助学习者学习算法的操作。

  8. 包含知识提取算法库,其中整合了多种进化学习算法,也包含经典的学习算法

浏览 18
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

编辑 分享
举报
评论
图片
表情
推荐
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

编辑 分享
举报