Самый простой инструмент для начинающих для классификации / кластеризации

Question

Я видел, что инструмент weka имеет графический интерфейс. Этот графический интерфейс очень прост для не кодирующих пользователей, чтобы классифицировать наборы данных в классы. Matlab очень сложен, так как, например, для создания нейронной сети вам нужно написать код, а для этого нужно иметь четкое представление о том, что происходит. Есть ли другие инструменты, такие как weka, или есть плагин для matlab, который дает ему больше возможностей?

Answer 1

RapidMiner имеет функциональный графический интерфейс и будет работать как для классификации, так и для кластеризации. Это самое популярное бесплатное приложение для анализа данных с открытым исходным кодом, доступное по состоянию на 2012 год.

RapidMiner: http://rapid -i.com /

В нем также есть многочисленные обучающие видео и учебные пособия, с которыми вы можете ознакомиться вместе - я изучил основные методы кластеризации с использованием метода кластеризации K-средних за 3 часа. Посетите блог Vancouver Data, где вы найдете несколько отличных аналитических видеороликов RapidMiner. Первоклассные вещи, правда.

Данные Ванкувера (Нил Макгиган): http://vancouverdata.blogspot.com/

В качестве бонуса вы можете установить плагин Weka, который затем предоставляет вам графический интерфейс Weka. Все дополнения бесплатны и хорошо интегрированы. Другие дополнения включают графический интерфейс «R» (программа статистики), службы Reporting Services, текстовую и веб-аналитику и т. Д. Использовать прямо «из коробки» (IMO) довольно просто.

Answer 2

Weka очень (очень) мощный, и вы можете написать свой собственный классификатор, если это то, что вам нужно сделать.

Между Матлабом и Уэкой практически ничего нельзя сделать с точки зрения машинного обучения.

Возможно, вы захотите ознакомиться с инструментарием Netlab для Matlab, инструментарием нейронной сети, разработанным профессором в университете Астон, - он доступен по адресу http://www1.aston.ac.uk/eas/research/groups/ncrg/resources/netlab/