lunas (Pengeluaran Pengetahuan berdasarkan Pembelajaran Evolusi) ialah alat perisian berasaskan Java yang mengkhusus dalam pelaksanaan algoritma evolusi. Memandangkan ia adalah sumber terbuka, ia menyediakan pelbagai jenis algoritma penemuan pengetahuan yang boleh digunakan dalam eksperimen yang menggerakkan komuniti perlombongan dan analisis data. Ia menyediakan antara muka pengguna grafik yang ringkas dan mudah digunakan yang mengurangkan kerumitan keseluruhan alat ini dengan ketara. Kebanyakan alat yang serupa di pasaran memerlukan pengguna untuk berinteraksi dengan mereka dengan menulis kod manakala Keel mengalih keluar keperluan ini dengan menyediakan GUI intuitif yang boleh digunakan oleh pemula dan pakar.
Keel menyediakan pelbagai jenis algoritma berasaskan kecerdasan pengiraan yang berbeza termasuk klasifikasi, regresi, pengekstrakan ciri, analisis corak, pengelompokan dan banyak lagi. Dengan model arus perdana yang dipanggang terus ke dalam aplikasi itu sendiri, Keel ialah alat yang sangat berguna apabila ia datang untuk melaksanakan analisis data penerokaan pada set data mentah. Antara muka seret dan lepas yang mudah dipasangkan dengan kemudahan penggunaan fungsi membolehkan eksperimen perlombongan data yang cepat dan cekap untuk tujuan pendidikan dan penyelidikan. Alat seperti Keel semakin popular kerana pendekatannya yang ringkas terhadap amalan algoritma yang kompleks.
Pemasangan
Terdapat dua cara utama yang boleh kita pasang lunas pada mana-mana mesin Linux. Yang pertama melibatkan pergi ke Halaman web lunas dan memuat turun perisian dari sana. Yang kedua, yang akan kami ikuti dalam panduan pemasangan ini, memerlukan kami memuat turun Keel menggunakan wget alat muat turun tersedia untuk pengguna Linux.
1. Kita mulakan dengan mendapatkan wget pada mesin Linux kami.
Jalankan arahan berikut untuk memuat turun wget menggunakan apt pengurus pakej:
$ sudo apt-get install wget
Anda akan melihat output terminal yang serupa:
2. Sekarang kita mempunyai wget alat yang dipasang pada mesin Linux kami, kami menggunakannya untuk memuat turun lunas alat.
Ini adalah pautan yang kita hantar ke wget.
Jalankan arahan berikut di terminal anda:
$ wget http: // sci2s.ugr.es / lunas / perisian / prototaip / OpenVersion / perisian- 2018 -04-09.zip
Anda sepatutnya melihat output yang serupa pada terminal anda:
Setelah Keel selesai memuat turun, kami boleh meneruskan dengan baki pemasangan.
3. Kami kini mengekstrak fail termampat yang kami muat turun pada langkah sebelumnya menggunakan alat Linux Unzip.
Jalankan arahan berikut:
$ buka zip perisian- 2018 -04-09.zip
Anda sepatutnya melihat output yang serupa di terminal:
4. Navigasi ke dalam folder Keel dengan menjalankan arahan berikut:
$ cd perisian- 2018 -04-09 / dokumen / eksperimen / KEEL / dist /
5. Jalankan arahan berikut untuk memulakan pemasangan:
$ java -balang . / GraphInterKeel.jar
Dengan ini, Keel seharusnya tersedia untuk anda gunakan pada mesin Linux anda.
Panduan pengguna
Berinteraksi dengan lunas permohonan adalah benar-benar mudah dan mudah. Mari kita mulakan dengan mengimport Set data iris ke dalam ruang kerja kami.
Semasa kami mengimport data, alat ini menunjukkan kepada kami pengelompokan keseluruhan titik data dalam set data. Ia juga menunjukkan kepada kami kelas berbeza yang terdapat dalam set data bersama-sama dengan maklumat asas seperti julat berangka yang direntangi oleh titik data ini dan varians keseluruhan serta nilai min yang ditunjukkannya. Maklumat ini membolehkan pengguna memahami dengan lebih baik cara untuk meneruskan penyediaan data untuk sebarang jenis tugasan analisis data.
Meneruskan lebih jauh ke dalam percubaan, kami menemui teknik berbeza yang boleh digunakan untuk membuat percubaan kami pada mana-mana set data. Algoritma pembelajaran yang berbeza yang boleh digunakan pada data kami boleh dilihat dalam imej berikut. Bergantung pada sifat set data dan keperluan percubaan, algoritma yang berbeza boleh dicuba.
Contohnya, jika anda bekerja dengan data tidak berlabel dan perlu mencari persamaan antara titik data yang berbeza dalam set data anda, menggunakan algoritma pengelompokan daripada pelbagai pilihan berbeza yang tersedia boleh membantu anda memahami titik data dengan lebih baik. Ini akhirnya membantu anda melabel dan mengklasifikasikan titik data supaya percubaan boleh dibina menggunakan algoritma pembelajaran terkawal yang lebih komprehensif.
Kesimpulan
The lunas platform untuk analisis data ialah sumber yang baik untuk tujuan penyelidikan dan pendidikan. Antara muka pengguna grafik yang mudah digunakan membantu pengguna untuk lebih memahami keperluan data bersama-sama dengan menyediakan rujukan logik kepada teknik dan algoritma yang berguna yang membantu pengguna dalam aliran kerja mereka. Mempunyai pelbagai jenis algoritma berbeza yang termasuk dalam kategori berbeza dan teknik algoritma membolehkan pengguna mencuba pelbagai arah logik dan membandingkan keputusan ini supaya penyelesaian yang paling optimum untuk sebarang masalah boleh dicapai.
Pendekatan seret dan lepas percuma kod Keel untuk perlombongan data membantu walaupun pemula untuk bekerja dengan mudah dengan model kecerdasan pengiraan yang komprehensif. Ini memberikan cerapan tentang set data yang kompleks dan seterusnya menghasilkan inferens berguna yang membantu menyelesaikan masalah dunia sebenar.