انجام پروژه های داده کاوی با متلب ، پایتون، رپیدماینر ، وکا و

… ت
همیارپروژه با داشتن مجریانی از بهترین دانشگاه های کشور و تجربه چندساله در انجام پروژه های دانشجویی ، آماده است پروژه های داده کاوی شما را با بهترین کیفیت انجام دهد.جهت سفارش پروژه data mining با شماره تماس بگیرید.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]داده کاوی
مشاوره و انجام پایان نامه و پروژه های کارشناسی ارشد داده کاوی

الگوریتم های دسته بندیClassification

درخت تصمیم :C5.0 ، CHAID ، C&R ،QUEST ، RandomForest ،REPTree ،ID3،NBTree

شبکه عصبی :Neural Net ،perceptron ،AutoMLP

شبکه بیزین : Bayes Net،NaiveBayes

ماشین بردار پشتیبان : SVM ،LibSVM ،Support Vector Machine (Linear)

رگرسیون : Regression ، Logeistic

نزدیکترین همسایه: KNN

الگوریتم های خوشه بندی Clustering

خوشه بندی : k-Means ، kohonen ، Twostep ، Anomaly

الگوریتم های قواعد انجمنی : Apriori ، Carma ، Sequence ، FP-Growth
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار وکا Weka
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]نرم‌افزار Weka در دانشگاه Waikato واقع در نیوزلند توسعه یافته است و اسم آن از عبارت”Waikato Environment for knowledge Analysis” استخراج گشته است. همچنین Weka ، نام پرندهای با طبیعت جستجوگر است که پرواز نمیکند و در نیوزلند، یافت میشود.

این سیستم به زبان جاوا نوشته شده و بر اساس لیسانس عمومی و فراگیر GNU انتشار یافته است.Weka تقریباً روی هر پلت فرمی اجرا میشود و نیز تحت سیستم عاملهای لینوکس، ویندوز، و مکینتاش، و حتی روی یک منشی دیجیتالی شخصی، آزمایش شده است.

نرم افزار Weka ، پیاده سازی الگوریتمهای مختلف یادگیری را فراهم میکند و به آسانی میتوان آنها را به مجموعه های داده خود اعمال کرد.
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار رپید ماینر RapidMiner

بنابر تحقیقات انجام شده نرم افزار RapidMiner یکی از پرکاربرد ترین نرم افزارهای داده کاوی طی سال های اخیر بوده است.

متن باز بودن و استفاده از کتابخانه های آن برای برنامه نویسان به همراه امکان استفاده از محیط گرافیکی آن بدون استفاده از دانش برنامه نویسی باعث گشته طیف متنوعی از کاربران به سراغ این ابزار متمایل گردند. تنوع الگوریتم های آماده سازی و مدلسازی در این ابزار باعث شده تا بسیاری از پروژه های تحقیقاتی، آکادمیک و همچنین پروژه های اجرایی حداقل بخشی از روند پیاده سازی مدل ها را در این ابزار مورد آزمایش قرار دهند.
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار کلمنتاین Clementine12

این نرم افزار برای آنالیزهای آماری به صورت سرور و کلاینت استفاده می شود و در واقع محاسبات بسیار پیچیده را به صورت متمرکز می توان به وسیله آن انجام داد. این نرم افزار ابتدا تحت سیستم عاملهای یونیکس و لینوکس اجرا می شد ولی نسخه های جدید آن در محیط ویندوز نیز قابل نصب است قابلیت استفاده از پایگاه داده هایی مانند SQL را نیز دارد.
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار SPSS Modeler14.2
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail] SPSS نرم‌افزار رایانه‌ای است که برای تحلیل‌های آماری به کار می‌رود. SPSS مخفف عبارت Sciences Statistical Package for the Social به معنی بسته ی آماری برای علوم اجتماعی می باشد. IBM SPSS Modeler نرم افزاری از شرکت SPSS است که در ابتدا با نام کلمنتاین (Clementine 12) ارائه می شد که در نسخه جدید به SPSS Modeler تغییر نام پیدا کرد. این نرم افزار یکی از بهترین ابزارهای داده کاوی است و برنامه ای حرفه ای برای انجام محاسبات پیچیده و آنالیزهای آماری به صورت سرور و کلاینت می باشد که بیشتر توسط دانشجویان مهندسی صنایع و مدیریت مالی و اقتصاد مورد استفاده قرار می گیرد.

آموزش کامل داده کاوی با weka

---

هدف از این آموزش فراگیری انجام کارهای داده کاوی مختلف با نرم افزار weka می باشد.بی شک نرم افزار weka یکی از قوی ترین وکاربرپسندترین نرم افزارهای داده کاوی به شمار می رود. وهدف انجام کارهای مهم داده کاوی است :

موارد موجو دراین فایل :

1. شروع کار با weka

2. نصب weka

3. نحوه ورود انواع مختلف داده در نرم افزار weka

4. پیش پردازش داده ها در weka

5.   خواندن و فیلتر کردن فایل ها

6. تبدیل فایل ها به فرمتarff

7. به کارگیری فیلتر ها

8. نحوه Classifyکردن داده ها با انواع مختلف کلاسیفایرها

9. نحوه انجام رگرسیون

10. نحوه انجام خوشه بندی

11. اجرای قوانین وابستگی

12. شرح کامل قسمت های مختلف نرم افزار wekaاز جمله :

13. استفاده ازخط فرمان سیستم عامل

    استفاده ازخط فرمان

    استقاده ازواسط کابری

    استفاده از weka  در برنامه های دیگر

14. پنجره اصلی

15.  قسمت های اصلی

    اطلاعات ورودی در weka

    قسمت های اصلی در weka

16. فرمت اطلاعات ورودی در weka

17. توضیح برگه explorer

18. توضیح برگه classify

19. توضیح برگه Clustering

20. توضیح برگه Associate

21. توضیح برگه

22. 
    
23. 
    

24. Visualize

---

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

---

weka مجموعه ای از به روزترین الگوریتمهای یادگیری ماشینی و ابزارهایی برای پیش پردازش داده ها میباشد.  WEKA در قالب واسطهای کاربری مناسب در اختیار کاربران قرار میگیرد بنابراین کاربران میتوانند  با توجه اینکه کلیه امکانات متدهای مختلف را بر روی دادههای خود پیاده سازی کرده و بهترین الگوریتم را برای کار انتخاب نمایند.. همچنین این نرم افزار تحت مجوز Java که ماشین مجازی بدان معناست که استفاده از آن رایگان بوده و کاربران به راحتی میتوانند به کدمنبع های آن دسترسی داشته و حتی آنها را برحسب نیاز تغییر داده و روشهای دیگری را نیز به آنها اضافه کنند.
این نرم افزار توسط جاوا پیاده سازی شده و شما می توانید مستقیما از وکا استفاده کنید یا در کد جاوای برنامه خود مورد استفاده قرار دهید. در وکا مجموعه کاملی از الگوریتم ها ارائه شده است که می توان در نظرکاوی، متن کاوی و امور مختلف داده کاوی مورد استفاده قرار داد. یکی از نقاط قوت وکا عملکرد مناسب الگوریتم ماشین یادگیری این نرم افزار است. الگوریتم به شکلی پیاده سازی شده اند که عملکرد قابل قبولی نسبت به بقیه نرم افزارها ارائه می دهند. در کنار این نکات قوت وکا ظاهر کاربرپسندی نیز دارد.

 این پکیج شامل چهار واسط کاربری متفاوت می‌باشد:

•  Explorer: در این حالت شما می‌توانید روش‌های مختلف آماده‌سازی، تبدیل و الگوریتم‌های مدلسازی بر روی داده‌ها را اجرا کنید.

• Experimenter: در این حالت فقط امکان اجرای الگوریتم‌های مختلف رده‌بندی به صورت هم‌زمان و مقایسه نتایج آن‌ها وجود دارد. تمامی شاخص‌های مورد نیاز به منظور بررسی مدل‌های رده بندی در این قسمت تعریف شده و قرار دارند و گزارشات مفصلی را از جمله آزمون T می توان در این قسمت پس از مدلسازی استخراج نمود.

• Knowledge Flow: در این قسمت یک واسط گرافیکی طراحی شده است که مانند نرم افزارهای IBM Modeler و رپیدماینر در آن می توان جریان های داده ای مختلف تولید نمود.

•  (command line interface (CLI: در این حالت امکان مدلسازی توسط کدنویسی خط به خط قرار دارد.

• 
  
• 
  

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

• در وکا داده ها می توانند به فرمت های مختلف از جمله Excel، CSV و Arff باشند. اما به طور کلی این نرم افزار با داده‌ها به فرمت Arff میانه بهتری دارد.

یکی از راه­‏های به کارگیری Weka ، اعمال یک روش یادگیری به یک مجموعه داده و تحلیل خروجی آن برای شناخت چیزهای بیشتری راجع به آن اطلاعات می‏­باشد. راه دیگر استفاده از مدل یادگیری شده برای تولید پیش‏بینی­‏هایی در مورد نمونه­‏های جدید است. سومین راه، اعمال یادگیرنده­‏های مختلف و مقایسه کارآیی آنها به منظور انتخاب یکی از آنها برای تخمین می‏­باشد. روش­‏های یادگیری Classifier نامیده می‏­شوند و در واسط تعاملی Weka ، می‏­توان هر یک از آنها را از منو انتخاب نمود. بسیاری از classifier ‏ها پارامترهای قابل تنظیم دارند که می‏­توان از طریق صفحه ویژگی‏‏ها یا object editor به آنها دسترسی داشت. یک واحد ارزیابی مشترک، برای اندازه‏گیری کارآیی همه classifier به کار می‏­رود.

پیاده سازی­‏های چارچوب­‏های یادگیری واقعی، منابع بسیار ارزشمندی هستند که Weka فراهم می‏­کند. ابزارهایی که برای پیش پردازش داده­‏ها استفاده می‏­شوند. filter نامیده می‏­شوند. همانند classifier ‏ها، می‏­توان filter ‏ها را از منوی مربوطه انتخاب کرده و آنها را با نیازمندی­‏های خود، سازگار نمود. در ادامه، به روش به کارگیری فیلترها اشاره می‏­شود.

علاوه بر موارد فوق، Weka شامل پیاده سازی الگوریتم­‏هایی برای یادگیری قواعد انجمنی، خوشه­بندی داده­‏ها در جایی که هیچ دسته­ای تعریف نشده است، و انتخاب ویژگی‏های مرتبط در داده­‏ها می‏­شود.

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]