为您介绍几款开源的数据挖掘工具(1)(7)

Orange

Orange (http://www.ailab.si/orange)是类似KNIME和Weka KnowledgeFlow的数据挖掘工具，它的图形环境称为Orange画布OrangeCanvas），用户可以在画布上放置分析控件widget），然后把控件连接起来即可组成挖掘流程。这里的控件和KNIME中的节点是类似的概念。每个控件执行特定的功能，但与KNIME中的节点不同，KNIME节点的输入输出分为两种类型模型和数据），而Orange的控件间可以传递多种不同的信号，比如learners, classifiers, evaluation results, distance matrices, dendrograms等等。Orange的控件不象KNIME的节点分得那么细，也就是说要完成同样的分析挖掘任务，在Orange里使用的控件数量可以比KNIME中的节点数少一些。Orange的好处是使用更简单一些，但缺点是控制能力要比KNIME弱。
除了界面友好易于使用的优点，Orange的强项在于提供了大量可视化方法，可以对数据和模型进行多种图形化展示，并能智能搜索合适的可视化形式，支持对数据的交互式探索。

Orange的弱项在于传统统计分析能力不强，不支持统计检验，报表能力也有限。Orange的底层核心也是采用C++编写，同时允许用户使用Python脚本语言来进行扩展开发(参见http://www.scipy.org)。