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本帖最后由 Nicolle 于 2014-12-21 09:02 编辑


1. 简介

RapidMiner原名Yale，它是用于数据挖掘、机器学习、商业预测分析的开源计算环境。根据KDnuggets在2011年的一次投票显示，从使用率来看该软件比之R语言还要略胜一筹。因为其具备GUI特性，所以很适合于数据挖掘的初学者入门。


RapidMiner提供的数据挖掘和机器学习程序包括：数据加载和转换（ETL），数据预处理和可视化，建模，评估和部署。数据挖掘的流程是以XML文件加以描述，并通过一个图形用户界面显示出来。RapidMiner是由Java编程语言编写的，其中还集成了WEKA的学习器和评估方法，并可以与R语言进行协同工作。


2.学习资源

软件的帮助菜单中自带了26个tutorial，可以帮助用户进行基本入门。另外在sample有也有不错的案例数据和流程可供参考学习。从官方网站可以下载到一份简单的用户手册，另外还有相应的资源站提供了很好的视频教程。


3.基本概念

rapidminer中的功能均是通过连接各类算子（operataor）形成流程(process)来实现的，整个流程可以看做是工厂车间的生产线，输入原始数据，输入出模型结果。算子可以看做是执行某种具体功能的函数，不同算子有不同的输入输出特性。


大体上有这样几类算子：

  • 流程控制类，是为了实现循环和条件功能。
  • 数据输入和输出类，是为了实现数据交换。
  • 数据转换类，包括各种数据抽取、清洗整理功能；
  • 建模类，包括分类回归建模，关联分析、聚类分析、集成学习等功能。
  • 评估类，包括多重交叉检验，自助法检验等功能
  • 软件有两个主要的工作区，一个是流程设计工作区，本区左侧可以看到各类算子和库，中间的主流程设计区，下方是错误提示区，右侧是参数设置区。另一个是结果显示工作区。