ELKI

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ELKI: "Environment for Developing KDD-Applications Supported by Index-Structures" est un framework de développement d'algorithmes d'exploration de données écrit en Java.Il comprend une grande variété d'algorithmes d'exploration de données, de fonctions de distance et de structures d'index populaires.Il se concentre en particulier sur les méthodes de clustering et de détection des valeurs aberrantes, contrairement à de nombreuses autres boîtes à outils d'exploration de données axées sur la classification.En outre, il inclut la prise en charge des structures d'index pour améliorer les performances des algorithmes tels que R * -Tree et M-Tree.L'architecture modulaire est conçue pour permettre l'ajout de composants personnalisés tels que des fonctions de distance ou des algorithmes, tout en étant capable de réutiliser les autres parties pour l'évaluation.
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Alternatives à ELKI pour Linux

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Environnement informatique de classe entreprise et langage de programmation pour le calcul numérique.
GNU Octave

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Octave est un programme informatique pour effectuer des calculs numériques qui est principalement compatible avec MATLAB.Cela fait partie du projet GNU.
R (programming language)

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R est un environnement logiciel gratuit pour le calcul statistique et les graphiques.
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Sage est un logiciel logiciel open source gratuit sous licence GPL.Il combine la puissance de nombreux packages open-source existants dans une interface commune basée sur Python.
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Scilab est un progiciel scientifique pour les calculs numériques offrant un puissant environnement informatique ouvert pour les applications scientifiques et d'ingénierie.
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SciPy (prononcé "Sigh Pie") est un logiciel open source pour les mathématiques, les sciences et l'ingénierie.
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Julia est un langage de programmation dynamique de haut niveau et hautes performances pour l'informatique technique, avec une syntaxe familière aux utilisateurs d'autres environnements informatiques techniques.
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KEEL est un outil logiciel Java open source (GPLv3) pour évaluer les algorithmes évolutifs pour les problèmes de Data Mining, y compris la régression, la classification, le clustering, le pattern mining et ...