数据挖掘（一）数据挖掘的发展及算法简介_knime knn

写这个博客主要是为了增强自身的理解和记忆，个人见解颇多，欢迎指正，欢迎讨论。

大数据时代的数据挖掘

信息时代的发展，信息的爆发性增长，衍生了我们目前的“大数据时代”，整个社会全员大数据，提供了很多工作机会，尤其是对我们这些从事爬虫工作的人员，在爬虫工作形式日益严峻的前提下，愈发厌倦了和反爬人员的撕逼大战，站在道德高点上砍瓜切菜，对我们这些靠技术混口饭吃的码农们，产生了刀刀大动脉的暴击，一方面是技术的狭窄性，一方面是工作环境的恶劣，与其如此，不如投身大数据时代的数据挖掘行业，突破一小步，人生一大步。
废话少说，进入正题，大数据在当前愈发引起了各行各业的重视，大数据年代，数据的产生和收集是基础，而数据挖掘是最关键的基本工作，数据挖掘泛指从大量数据中挖掘出的隐性的，先前未知的但存在有用信息的工程化和系统化的过程。
从数据层看，大数据的特点：海量（volume），多样（variety），价值（value），高速（velocity）。简称4V，以区别大数据和分布抽样的小数据，在实际应用上大数据还具备变化性（variable),真实性（veracity），波动性（volatility），可视化（visualization），这是大数据在处理的复杂性上被赋予的新的4V。

大数据分析平台

大数据的历史基本可以追溯到18世纪朴素贝叶斯理论的诞生，我们目前去追寻理论的历史，没有必然性，放眼当前，理论与实际应用的契合，是我们越发的依附于平台，在大数据平台的托举下，以数据为材料，算法为核心加工技术，以实际应用提供的可视化页面，从而使大数据分析更加有利于实践。平台方面，首先是大数据分析的翘楚-hadoop（擅长批处理），hadoop的批处理模型大行其道的时候，为了应对动态的数据流，storm（动态数据流），横空出世。

大数据的数据挖掘算法

我们先把算法列举一下，以后慢慢一个个细说。
1.C4.5 ：决策树分类
2.k-means： K均值聚类
3.SVM：支持向量机分类或者回归
4.Apriori：关联规则挖掘
5.EM：最大期望参数估计
6.PageRank：链接分析
7.AdaBoost：集成算法
8.kNN：k近邻算法
9.朴素贝叶斯分类
10.CART：分类和回归

数据挖掘平台介绍

1、WEKA

WEKA 原生的非 Java 版本主要是为了分析农业领域数据而开发的。该工具基于 Java 版本，是非常复杂的，并且应用在许多不同的应用中，包括数据分析以及预测建模的可视化和算法。与 RapidMiner 相比优势在于，它在 GNU 通用公共许可证下是免费的，因为用户可以按照自己的喜好选择自定义。

WEKA 支持多种标准数据挖掘任务，包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取。添加序列建模后，WEKA 将会变得更强大，但目前不包括在内。

2、RapidMiner

该工具是用 Java 语言编写的，通过基于模板的框架提供先进的分析技术。该款工具最大的好处就是，用户无需写任何代码。它是作为一个服务提供，而不是一款本地软件。值得一提的是，该工具在数据挖掘工具榜上位列榜首。

另外，除了数据挖掘，RapidMiner 还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。更厉害的是它还提供来自 WEKA(一种智能分析环境)和 R 脚本的学习方案、模型和算法。

RapidMiner 分布在 AGPL 开源许可下，可以从 SourceForge 上下载。SourceForge 是一个开发者进行开发管理的集中式场所，大量开源项目在此落户，其中就包括维基百科使用的 MediaWiki。

3、NLTK

当涉及到语言处理任务，没有什么可以打败 NLTK。NLTK 提供了一个语言处理工具，包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务。

而您需要做的只是安装 NLTK，然后将一个包拖拽到您最喜爱的任务中，您就可以去做其他事了。因为它是用 Python 语言编写的，你可以在上面建立应用，还可以自定义它的小任务。

4、Orange

Python 之所以受欢迎，是因为它简单易学并且功能强大。如果你是一个 Python 开发者，当涉及到需要找一个工作用的工具时，那么没有比 Orange 更合适的了。它是一个基于 Python 语言，功能强大的开源工具，并且对初学者和专家级的大神均适用。

此外，你肯定会爱上这个工具的可视化编程和 Python 脚本。它不仅有机器学习的组件，还附加有生物信息和文本挖掘，可以说是充满了数据分析的各种功能。

5、KNIME

数据处理主要有三个部分：提取、转换和加载。 而这三者 KNIME 都可以做到。 KNIME 为您提供了一个图形化的用户界面，以便对数据节点进行处理。它是一个开源的数据分析、报告和综合平台，同时还通过其模块化数据的流水型概念，集成了各种机 器学习的组件和数据挖掘，并引起了商业智能和财务数据分析的注意。

KNIME 是基于 Eclipse，用 Java 编写的，并且易于扩展和补充插件。其附加功能可随时添加，并且其大量的数据集成模块已包含在核心版本中。

当涉及到语言处理任务，没有什么可以打败 NLTK。NLTK 提供了一个语言处理工具，包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务。

而您需要做的只是安装 NLTK，然后将一个包拖拽到您最喜爱的任务中，您就可以去做其他事了。因为它是用 Python 语言编写的，你可以在上面建立应用，还可以自定义它的小任务。

6、R-Programming

如果我告诉你R项目，一个 GNU 项目，是由 R(R-programming简称，以下统称R)自身编写的，你会怎么想?它主要是由 C 语言和 FORTRAN 语言编写的，并且很多模块都是由 R 编写的，这是一款针对编程语言和软件环境进行统计计算和制图的免费软件。