Weka
Páginas: 6 (1293 palabras)
Publicado: 23 de enero de 2014
WEKA
Origen de WEKA
Inicialmente en el año 1993 la universidad de Waikato ubicada en Nueva Zelanda se dio a la tarea de desarrollar la primera implementación para analizar datos procedentes de la agricultura y con esto se dio lo que fue la primer versión de WEKA que fue un fue un front-end, esta fue desarrollada en TCL/TK y lenguaje C, cuatro años más tarde en 1997 se decide escribir todo elcódigo original en java (WEKA 3), además se le incluyeron implementaciones de algoritmos de modelado, se utiliza en muchas y muy diferentes áreas, en particular con finalidades docentes y de investigación.
En el año 2005 esta herramienta muy flexible y fácil de utilizar, recibe el galardón “Data Mining and Knowledge Discovery Service”, por parte de la ACM (Asociación for ComputingMachinery) que es la Sociedad Científica Para el Desarrollo de la Computación Educacional.
En 2006, Pentaho Corporation una licencia exclusiva para usar Weka para Inteligencia de negocio (Business Intelligence), dando lugar al componente de minería de datos u análisis predictivo del paquete de software Pentaho Business Intelligence.
Weka fue puesto en el ranking de Sourceforge.net en el 2011, 243 con2,487,213 descargas.
¿Qué es Weka?
Weka que significa Waikato Environment for Knowledge Analysis es un entorno para Análisis del Conocimiento de la Universidad de Waikato. Es un software de código abierto publicado bajo la licencia GNU (General Public License) para aprendizaje automático y minería de datos implementado en Java.
Weka es una herramienta para los análisis de datos y modeladopredictivo, unidos a una interfaz gráfica de usuario para acceder fácilmente a sus funcionalidades las cuales se manifiestan a través de una colección de herramientas de visualización y algoritmos.
Las principales herramientas de Weka son:
Simple CLI: la interfaz "Command-Line Interfaz" es simplemente una ventana de comandos java para ejecutar las clases de WEKA.
Explorer: es la opciónque permite llevar a cabo la ejecución de los algoritmos de análisis implementados sobre los ficheros de entrada, una ejecución independiente por cada prueba.
Esta es la opción sobre la que se centra la totalidad de esta guía.
Experimenter: esta opción permite definir experimentos más complejos, con objeto de ejecutar uno o varios algoritmos sobre uno o varios conjuntos de datos de entrada, ycomparar estadísticamente los resultados.
KnowledgeFlow: esta opción permite llevar a cabo las mismas operaciones del "Explorer", con una configuración totalmente gráfica, inspirada en herramientas de tipo "data-flow" para seleccionar componentes y conectarlos en un proyecto de minería de datos, desde que se cargan los datos, se aplican algoritmos de tratamiento y análisis, hasta el tipo deevaluación deseada.
Características
Esta es una herramienta muy versátil que soporta muchas tareas estándar de la minería de datos en especial tareas de procesamiento de datos, regresión, clasificación, clustering entre otras, así mismo permite la visualización y la selección de los datos.
Todas las técnicas en WEKA están basadas en la sunción de datos que están disponibles en un ficheroplano o una relación, en donde cada registro de datos esta descrito por un número fijo de atributos nominales o numéricos.
Permite el acceso a otras instancias de bases de datos por medio de SQL, gracias al JDBC, además puede procesar un resultado generado a base de una consulta hecha a una base de datos.
Ventajas
Weka proporciona interfaces para la comunicación con el usuario, tal es elcaso de CLI (Simple Client), esta interfaz proporciona una consola para poder introducir mandatos, posee una apariencia muy simple pero nos permite realizar tareas complejas ya que permite realizar cualquier operación soportada por Weka de forma directa; no obstante, es muy complicada de manejar ya que es necesario un conocimiento completo de la aplicación.
Nos permite ubicar patrones de...
Origen de WEKA
Inicialmente en el año 1993 la universidad de Waikato ubicada en Nueva Zelanda se dio a la tarea de desarrollar la primera implementación para analizar datos procedentes de la agricultura y con esto se dio lo que fue la primer versión de WEKA que fue un fue un front-end, esta fue desarrollada en TCL/TK y lenguaje C, cuatro años más tarde en 1997 se decide escribir todo elcódigo original en java (WEKA 3), además se le incluyeron implementaciones de algoritmos de modelado, se utiliza en muchas y muy diferentes áreas, en particular con finalidades docentes y de investigación.
En el año 2005 esta herramienta muy flexible y fácil de utilizar, recibe el galardón “Data Mining and Knowledge Discovery Service”, por parte de la ACM (Asociación for ComputingMachinery) que es la Sociedad Científica Para el Desarrollo de la Computación Educacional.
En 2006, Pentaho Corporation una licencia exclusiva para usar Weka para Inteligencia de negocio (Business Intelligence), dando lugar al componente de minería de datos u análisis predictivo del paquete de software Pentaho Business Intelligence.
Weka fue puesto en el ranking de Sourceforge.net en el 2011, 243 con2,487,213 descargas.
¿Qué es Weka?
Weka que significa Waikato Environment for Knowledge Analysis es un entorno para Análisis del Conocimiento de la Universidad de Waikato. Es un software de código abierto publicado bajo la licencia GNU (General Public License) para aprendizaje automático y minería de datos implementado en Java.
Weka es una herramienta para los análisis de datos y modeladopredictivo, unidos a una interfaz gráfica de usuario para acceder fácilmente a sus funcionalidades las cuales se manifiestan a través de una colección de herramientas de visualización y algoritmos.
Las principales herramientas de Weka son:
Simple CLI: la interfaz "Command-Line Interfaz" es simplemente una ventana de comandos java para ejecutar las clases de WEKA.
Explorer: es la opciónque permite llevar a cabo la ejecución de los algoritmos de análisis implementados sobre los ficheros de entrada, una ejecución independiente por cada prueba.
Esta es la opción sobre la que se centra la totalidad de esta guía.
Experimenter: esta opción permite definir experimentos más complejos, con objeto de ejecutar uno o varios algoritmos sobre uno o varios conjuntos de datos de entrada, ycomparar estadísticamente los resultados.
KnowledgeFlow: esta opción permite llevar a cabo las mismas operaciones del "Explorer", con una configuración totalmente gráfica, inspirada en herramientas de tipo "data-flow" para seleccionar componentes y conectarlos en un proyecto de minería de datos, desde que se cargan los datos, se aplican algoritmos de tratamiento y análisis, hasta el tipo deevaluación deseada.
Características
Esta es una herramienta muy versátil que soporta muchas tareas estándar de la minería de datos en especial tareas de procesamiento de datos, regresión, clasificación, clustering entre otras, así mismo permite la visualización y la selección de los datos.
Todas las técnicas en WEKA están basadas en la sunción de datos que están disponibles en un ficheroplano o una relación, en donde cada registro de datos esta descrito por un número fijo de atributos nominales o numéricos.
Permite el acceso a otras instancias de bases de datos por medio de SQL, gracias al JDBC, además puede procesar un resultado generado a base de una consulta hecha a una base de datos.
Ventajas
Weka proporciona interfaces para la comunicación con el usuario, tal es elcaso de CLI (Simple Client), esta interfaz proporciona una consola para poder introducir mandatos, posee una apariencia muy simple pero nos permite realizar tareas complejas ya que permite realizar cualquier operación soportada por Weka de forma directa; no obstante, es muy complicada de manejar ya que es necesario un conocimiento completo de la aplicación.
Nos permite ubicar patrones de...
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