有人可以解释我的最知名的数据挖掘开源工具的主要优点和缺点？
无论我读了RapidMiner，Weka的，橙，KNIME都是最佳的。 look at this blog post
有人可以做一个小项目列表快速的技术比较。
我需要有以下几种：
谢谢！
我想首先说，有亲的利弊为他们每个人的名单上，但是我建议你的列表秧鸡，从我个人的经验这是令人难以置信的简单使用WEKA jar文件在您自己的Java应用程序中实现，并有其自身包含的数据挖掘工具。
快速矿工似乎是一个商业解决方案提供了一个端到端的解决方案。但是快速矿工的解决方案的外部实现的例子最显着的数量通常是在Python和R脚本不是Java。
橙色提供，似乎是在人主要是针对有可能不太需要自定义实现到自己的软件，但与用户itneraction，它用Python编写的源可用一个更容易的时间工具，用户插件的支持。
Knime是另一个商业平台，提供端到端的数据挖掘和分析提供所需的所有工具解决方案，这其中有在互联网的各种评价不错，但我还没有使用就足够了劝你或任何人在亲的还是它的利弊。
看到这里knime vs weka
正如我所说秧鸡是我个人最喜欢的软件开发人员，但我肯定其他人有不同的原因和为什么选择了另一种观点。希望你能找到适合您的解决方案。
同时根据您的要求秧鸡支持以下功能：
我曾尝试橙色和Weka的用15K记录数据库，发现问题与Weka中的内存管理，它需要比16GB的RAM更同时橙色可能已经管理的数据库，而无需使用太多。一旦达到了Weka的最大内存量，它崩溃，即使你在ini文件中设置更多的内存，告诉Java虚拟机中使用较多。
我最近evaluated many open source projects，比较和与问候决策树机器学习算法对比它们。 WEKA和KNIME被纳入该评价。我浑身算法，UX，准确性和模型检验的差异。你可能会选择一个或另一个取决于你最看重哪些功能。
我曾与RapidMiner积极的经验：
我本来希望看到在用户体验方面类似RapidMiner，但基于Python的技术底层引擎：大熊猫，scikit学习，spacy等。最好的东西，将允许从GUI来回移动代码。