So installieren und verwenden Sie den Kiel in Linux -Optimierung, um komplexe Data Mining -Algorithmen zu optimieren und zu optimieren

Kiel (Wissensextraktion basierend auf evolutionärem Lernen) ist ein Java-basierter Softwaretool, das sich auf die Implementierung von Evolutionalgorithmen spezialisiert hat. Da es sich um eine Open -Source -. Es bietet eine einfache und benutzerfreundliche grafische Benutzeroberfläche, die die Gesamtkomplexität dieses Tools erheblich verringert. Die meisten ähnlichen Tools auf dem Markt erfordern, dass die Benutzer mit ihnen interagieren, indem sie den Code schreiben, während der Kiel diese Anforderung durch Bereitstellung einer intuitiven GUI, die von Anfängern und Experten verwendet werden kann.

Der Kiel bietet eine Vielzahl verschiedener Algorithmen mit basierten rechnerischen Intelligenz, einschließlich Klassifizierung, Regression, Merkmalextraktion, Musteranalyse, Clusterbildung und mehr. Mit Mainstream -Modellen, die direkt in die Anwendung selbst eingebrannt sind. Die einfache Drag & Drop -Schnittstelle mit der einfachen Funktionalitätsnutzung ermöglicht schnelles und effizientes Experimentieren von Data Mining für Bildungs- und Forschungszwecke. Tools wie Keel werden aufgrund ihres simplen Ansatzes zu ansonsten komplexen algorithmischen Praktiken zunehmend immer beliebter.

Installation

Es gibt zwei Hauptmöglichkeiten, wie wir installieren können Kiel Auf einer beliebigen Linux -Maschine. Die erste besteht darin, auf die Keel -Webseite zu gehen und die Software von dort herunterzuladen. Die zweite, die wir in diesem Installationshandbuch folgen werden, müssen den Kiel mit dem Kiel herunterladen wget Download -Tool für Linux -Benutzer verfügbar.

1. Wir beginnen damit, zu bekommen wget Auf unserer Linux -Maschine.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um das WGE mit dem herunterzuladen geeignet Paket-Manager:

$ sudo apt-GET Installieren Sie WGet

Sie sehen einen ähnlichen Anschlussausgang:

2. Jetzt, wo wir das haben wget Tool, das auf unserem Linux -Computer installiert ist, verwenden wir es zum Herunterladen der Kiel Werkzeug.

Dies ist der Link, den wir an WGet übergeben.

Führen Sie den folgenden Befehl in Ihrem Terminal aus:

$ wget http: // sci2s.Ugr.ES/Keel/Software/Prototypen/OpenVersion/Software-2018-04-09.Reißverschluss

Sie sollten eine ähnliche Ausgabe an Ihrem Terminal sehen:

Sobald der Keel heruntergeladen ist, können wir den Rest der Installation fortsetzen.

3. Wir extrahieren jetzt die komprimierte Datei, die wir im vorherigen Schritt im vorherigen Schritt heruntergeladen haben.

Führen Sie den folgenden Befehl aus:

$ unzip software-2018-04-09.Reißverschluss

Sie sollten eine ähnliche Ausgabe im Terminal sehen:

4. Navigieren Sie in den Kielordner, indem Sie den folgenden Befehl ausführen:

$ CD-Software-2018-04-09/documentos/experimentos/keel/dist/

5. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um mit der Installation zu beginnen:

$ java -jar ./Graphinterkeel.Krug

Damit sollte der Kiel für Sie auf Ihrem Linux -Computer zur Verfügung stehen.

Benutzerhandbuch

Mit dem interagieren Kiel Anwendung ist wirklich einfach und einfach. Beginnen wir mit dem Importieren des IRIS -Datensatzes in unseren Arbeitsbereich.

Wenn wir die Daten importieren, zeigt uns das Tool das Gesamtclustering des Datenpunkts im Datensatz. Es zeigt uns auch die verschiedenen Klassen, die im Datensatz zusammen mit den grundlegenden Informationen wie den numerischen Bereichen vorhanden sind, die diese Datenpunkte erstrecken. Diese Informationen ermöglichen es den Benutzern, besser zu verstehen.

Wenn wir uns weiter in das Experimentieren befassen, stoßen wir auf die verschiedenen Techniken, mit denen unser Experiment an jedem Datensatz erstellt werden kann. Die verschiedenen Lernalgorithmen, die für unsere Daten verwendet werden können. Abhängig von der Art des Datensatzes und den Anforderungen des Experiments können verschiedene Algorithmen experimentiert werden.

Wenn Sie beispielsweise mit nicht beleidigten Daten arbeiten und Ähnlichkeiten zwischen den verschiedenen Datenpunkten in Ihrem Datensatz finden müssen, können Sie einen Clustering -Algorithmus aus den verschiedenen verfügbaren Optionen verwenden, um die Datenpunkte besser zu verstehen. Dies hilft Ihnen schließlich, die Datenpunkte zu kennzeichnen und zu klassifizieren, damit das Experiment auf der Verwendung umfassendere überwachte Lernalgorithmen aufgebaut werden kann.

Abschluss

Der Kiel Die Plattform für Datenanalysen ist eine gute Ressource sowohl für Forschung als auch für Bildungszwecke. Es ist eine benutzerfreundliche grafische Benutzeroberfläche bei den Benutzern, die Anforderungen der Daten besser zu verstehen und logische Verweise auf hilfreiche Techniken und Algorithmen zu liefern, die den Benutzern in ihren Workflows weiter helfen. Mit einer Vielzahl verschiedener Algorithmen, die unter die verschiedenen Kategorien und algorithmischen Techniken fallen.

Keels Code Free Drag & Drop -Ansatz für Data Mining hilft auch den Anfängern, mühelos mit umfassenden Computational Intelligence -Modellen zu arbeiten. Dies liefert Einblicke in komplexe Datensätze und leitet resultierend nützliche Schlussfolgerungen ab, die dazu beitragen, die realen Probleme zu lösen.