Hvordan installere og bruke kjøl i Linux optimalisere for å optimalisere komplekse data mining -algoritmer

Kjøl (Kunnskapsutvinning basert på evolusjonær læring) er et Java-basert programvareverktøy som spesialiserer seg i implementeringen av evolusjonsalgoritmer. Siden det er en åpen kildekode, gir den et bredt utvalg av kunnskapsoppdagelsesalgoritmer som kan brukes i eksperimenter som driver data mining og analysesamfunn. Det gir et enkelt og brukervennlig grafisk brukergrensesnitt som reduserer den generelle kompleksiteten til dette verktøyet betydelig. De fleste lignende verktøy på markedet krever at brukerne samhandler med dem ved å skrive koden, mens Keel fjerner dette kravet ved å tilby en intuitiv GUI som kan brukes av både nybegynnere og eksperter.

Keel gir et bredt utvalg av forskjellige beregningsintelligensbaserte algoritmer inkludert klassifisering, regresjon, funksjonsekstraksjon, mønsteranalyse, klynging og mer. Med mainstream -modeller bakt rett inn i selve applikasjonen, er Keel et veldig nyttig verktøy når det gjelder å utføre undersøkende dataanalyser på rå datasett. Det enkle drag- og drop -grensesnittet sammenkoblet med enkel funksjonalitetsutnyttelse gir rask og effektiv data mining eksperimentering for både utdannings- og forskningsformål. Verktøy som Keel øker i popularitet på grunn av deres forenklede tilnærming til ellers komplekse algoritmiske praksis.

Installasjon

Det er to hovedmåter vi kan installere på Kjøl på hvilken som helst Linux -maskin. Den første innebærer å gå til kjølens side og laste ned programvaren derfra. Den andre, som vi vil følge i denne installasjonsguiden, krever at vi laster ned kjøl ved hjelp av WGET Last ned verktøy tilgjengelig for Linux -brukere.

1. Vi starter med å bli WGET På Linux -maskinen vår.

Kjør følgende kommando for å laste ned WGET ved hjelp av Apt Pakkesjef:

$ sudo apt-get install wget

Du vil se en lignende terminalutgang:

2. Nå som vi har WGET verktøy installert på Linux -maskinen vår, vi bruker den til å laste ned Kjøl verktøy.

Dette er lenken som vi overfører til WGET.

Kjør følgende kommando i terminalen din:

$ wget http: // sci2s.ugr.ES/Keel/Software/Prototypes/OpenVersion/Software-2018-04-09.glidelås

Du bør se en lignende utgang på terminalen din:

Når Keel er ferdig med å laste ned, kan vi fortsette med resten av installasjonen.

3. Vi trekker nå ut den komprimerte filen som vi lastet ned i forrige trinn ved hjelp av Linux Unzip -verktøyet.

Kjør følgende kommando:

$ Unzip Software-2018-04-09.glidelås

Du bør se en lignende utgang i terminalen:

4. Naviger inn i kjølemappen ved å kjøre følgende kommando:

$ CD Software-2018-04-09/Documentos/Experimentos/Keel/DIST/

5. Kjør følgende kommando for å starte med installasjonen:

$ java -jar ./Graphinterkeel.krukke

Med dette skal Keel være tilgjengelig for deg å bruke på Linux -maskinen din.

Brukerhåndboken

Samhandle med Kjøl applikasjonen er veldig enkel og enkel. La oss starte med å importere iris -datasettet til arbeidsområdet vårt.

Når vi importerer dataene, viser verktøyet oss den generelle gruppering av datapunktet i datasettet. Det viser oss også de forskjellige klassene som er til stede i datasettet sammen med den grunnleggende informasjonen som de numeriske områdene som disse datapunktene spenner over og den generelle variansen og middelverdiene den er til stede. Denne informasjonen lar brukerne bedre forstå hvordan de skal gå videre med dataforberedelsene for enhver form for dataanalyseoppgave.

Fortsetter videre inn i eksperimenteringen, kommer vi over de forskjellige teknikkene som kan brukes til å lage eksperimentet vårt på ethvert datasett. De forskjellige læringsalgoritmene som kan brukes på våre data, kan sees i følgende bilde. Avhengig av arten av datasettet og kravene i eksperimentet, kan forskjellige algoritmer eksperimenteres med.

For eksempel, hvis du jobber med umerkede data og må finne likheter mellom de forskjellige datapunktene i datasettet ditt, kan du bruke en klyngealgoritme fra de forskjellige tilgjengelige alternativene som er tilgjengelige, hjelpe deg med å forstå datapunktene bedre. Dette hjelper deg til slutt å merke og klassifisere datapunktene slik at eksperimentet kan bygges ved å bruke mer omfattende overvåket læringsalgoritmer.

Konklusjon

De Kjøl Plattform for dataanalyse er en god ressurs for både forsknings- og utdanningsformål. Det er brukervennlig grafisk brukergrensesnitt hjelper brukerne til å forstå kravene til dataene bedre sammen med å gi logiske referanser til nyttige teknikker og algoritmer som ytterligere hjelper brukerne i arbeidsflytene. Å ha et bredt spekter av forskjellige algoritmer som faller inn under de forskjellige kategoriene og algoritmiske teknikker, lar brukerne eksperimentere med mange logiske retninger og sammenligne disse resultatene slik at den mest optimale løsningen på ethvert problem kan nås.

Keels kode gratis drag og slipp tilnærming til data mining hjelper selv nybegynnere til å enkelt jobbe med omfattende beregningsmessige intelligensmodeller. Dette gir innsikt i komplekse datasett og gir resulterende nyttige slutninger som hjelper til med å løse de virkelige verdensproblemene.