Como instalar e usar quilha no Linux otimizar para otimizar algoritmos complexos de mineração de dados

Quilha (Extração de conhecimento baseada na aprendizagem evolutiva) é uma ferramenta de software baseada em Java, especializada na implementação de algoritmos evolutivos. Como é um código aberto, fornece uma ampla variedade de algoritmos de descoberta de conhecimento que podem ser usados ​​em experimentos que alimentam a comunidade de mineração e análise de dados. Ele fornece uma interface gráfica de usuário simples e fácil de usar que diminui significativamente a complexidade geral desta ferramenta. As ferramentas mais semelhantes no mercado exigem que os usuários interajam com eles escrevendo o código, enquanto a quilha remove esse requisito, fornecendo uma GUI intuitiva que pode ser usada por iniciantes e especialistas.

Keel fornece uma ampla variedade de algoritmos diferentes baseados em inteligência computacional, incluindo classificação, regressão, extração de recursos, análise de padrões, agrupamento e muito mais. Com os modelos convencionais assados ​​diretamente no próprio aplicativo, a quilha é uma ferramenta muito útil quando se trata de executar análises de dados exploratórias nos conjuntos de dados brutos. Sua interface simples de arrastar e soltar combinada com a facilidade de utilização da funcionalidade permite a experimentação rápida e eficiente de mineração de dados para fins educacionais e de pesquisa. Ferramentas como Keel estão aumentando em popularidade devido à sua abordagem simplista de práticas algorítmicas complexas.

Instalação

Existem duas maneiras principais pelas quais podemos instalar Quilha Em qualquer máquina Linux. O primeiro envolve ir à página da quilha e baixar o software a partir daí. O segundo, que seguiremos neste guia de instalação, exige que baixemos a quilha usando o wget Ferramenta de download disponível para usuários do Linux.

1. Começamos recebendo wget em nossa máquina Linux.

Execute o seguinte comando para baixar o wget usando o apt gerenciador de pacotes:

$ sudo apt-get install wget

Você verá uma saída de terminal semelhante:

2. Agora que temos o wget ferramenta instalada em nossa máquina Linux, nós a usamos para baixar o Quilha ferramenta.

Este é o link que passamos para o wget.

Execute o seguinte comando em seu terminal:

$ wget http: // sci2s.ugr.ES/KEEL/SOFTWARE/PROTOTIPES/OPLEVERSION/SOFTWARE-2018-04-09.fecho eclair

Você deve ver uma saída semelhante no seu terminal:

Depois que a quilha terminar de baixar, podemos continuar com o restante da instalação.

3. Agora extraímos o arquivo compactado que baixamos na etapa anterior usando a ferramenta Linux Unzip.

Execute o seguinte comando:

$ UNZIP Software-2018-04-09.fecho eclair

Você deve ver uma saída semelhante no terminal:

4. Navegue pela pasta Keel executando o seguinte comando:

$ CD Software-2018-04-09/Documentos/ExperimentOS/Keel/Dist/Dist/

5. Execute o seguinte comando para começar com a instalação:

$ java -jar ./GraphInterkeel.jarra

Com isso, Keel deve estar disponível para você usar em sua máquina Linux.

Guia de usuario

Interagindo com o Quilha Aplicação é realmente fácil e simples. Vamos começar importando o conjunto de dados da íris em nosso espaço de trabalho.

À medida que importamos os dados, a ferramenta nos mostra o agrupamento geral do ponto de dados no conjunto de dados. Ele também nos mostra as diferentes classes presentes no conjunto de dados, juntamente com as informações básicas, como os intervalos numéricos que esses pontos de dados abrangem e a variação geral e os valores médios que apresentam. Esta informação permite que os usuários entendam melhor como proceder com a preparação de dados para qualquer tipo de tarefa de análise de dados.

Prosseguindo mais adiante na experimentação, encontramos as diferentes técnicas que podem ser usadas para criar nosso experimento em qualquer conjunto de dados. Os diferentes algoritmos de aprendizado que podem ser usados ​​em nossos dados podem ser vistos na imagem a seguir. Dependendo da natureza do conjunto de dados e dos requisitos do experimento, diferentes algoritmos podem ser experimentados com.

Por exemplo, se você estiver trabalhando com dados não marcados e precisar encontrar semelhanças entre os diferentes pontos de dados do seu conjunto de dados, usando um algoritmo de agrupamento das várias opções diferentes disponíveis, pode ajudá -lo a entender melhor os pontos de dados. Isso eventualmente ajuda a rotular e classificar os pontos de dados para que o experimento possa ser construído ao usar algoritmos de aprendizado supervisionado mais abrangentes.

Conclusão

O Quilha A plataforma para análise de dados é um bom recurso para fins de pesquisa e educação. É fácil de usar a interface gráfica do usuário ajuda os usuários a entender melhor os requisitos dos dados, além de fornecer referências lógicas a técnicas e algoritmos úteis que ajudam ainda mais os usuários em seus fluxos de trabalho. Ter uma ampla gama de algoritmos diferentes que se enquadram nas diferentes categorias e técnicas algorítmicas permitem que os usuários experimentem inúmeras direções lógicas e comparem esses resultados para que a solução mais ótima para qualquer problema possa ser alcançada.

Código de Keel A abordagem de arrastar e soltar para mineração de dados ajuda até aos iniciantes a trabalhar sem esforço com modelos abrangentes de inteligência computacional. Isso fornece informações sobre conjuntos de dados complexos e resultantes derivam inferências úteis que ajudam a resolver os problemas do mundo real.