需要做聚類、分類、時間序列分析，用什麼工具比較好？

01-03

需要能實現聚類、分類演算法，還有時間序列模型，SVM演算法等，應該用哪個工具比較好呢？
首先需要比較直觀的得出繪圖效果，後續希望能和程序對接。

工具的話，你需要的應該是 Beaker Notebook。

擁有 IPython 的一切功能（其實是 Jupiter），但支持多種語言，還可以在不同語言之間傳遞變數。

示例圖中 Beaker.x 用 Python 初始化，用 Javascript 訪問，又用 R 訪問，又用 Groovy 操作。

Beaker 支持各種語言。包括程序設計語言和文檔撰寫語言

在所有程序設計語言之間，變數都是可傳遞的。

同時也支持各種語言風格的可視化（其實就是語言特性，能傳遞變數了，別的什麼都好說）

多人協作和跨平台自然也是水到渠成。畢竟是基於瀏覽器的。

然後對於你具體工作，可以選擇各個語言中合適的包來處理。聚類分類的話，python 的 sklearn 主要是演算法，數據結構和矩陣分析需要用 numpy 和 scipy，繪圖一般是 matplotlib。當然有了 Beaker，用 javascript 是更好的展示工具。也可以用 LaTeX 寫數學比較重，或者學術向的文檔。時序分析的話，python 的 pandas 和 R 的一大堆包都可以用。sklearn 中有 SVM 非常靈活的實現，線性的和基於核的各種實現都有。我沒有試過用 Beaker 調用 Spark，但至少它支持 Scala。與其他程序對接的話，Julia 其實可以調用各種語言（C、Python、Matlab、Java、R），Python 也可以調用 C。但有了 Beaker 本身就可以用各種語言的包，應該不太需要別的了。或者需要 RPC 或者開個埠做API？開個 web 伺服器當雲主機，接收數據，分析處理給結果，其實也是可以的。這裡有一個 SciPy 2015 上的 Demo 視頻，可以體會一下其靈活： http://pan.baidu.com/s/1C5cCY。

R,Python

Matlab,Mathematica,

SAS,SPSS

@親愛的龍哥說得對！補充一句，你需要的就是 IPython（Jupyter and the future of IPython），配合 pylab/sklearn/scipy/pandas 使用，無比酸爽，誰用誰知道。另外 IPython 還支持多語言對接，R、Cython，以及 Bash和Perl 腳本運行。

推薦R和python。

python+pandas+sklearn等,畫圖需要matplotlib

R+xts(zoo)+e1071都能滿足要求。

聽說對接的話python更合適？我沒有做過，還指望有高人來回答。

你說的這些，我都在Matlab上做過，還沒發現有什麼問題。但不知道你要和什麼程序對接，以及你的數據量多大

用R是最方便的了，其次就是SPSS了，還有些不常用的，Weka、Tanagra等很多。

試用過大數據魔鏡，裡面的預測、關聯分析、聚類，用過，效果還不錯。

SAS還是算了，整個數據的預處理就很麻煩，最推薦的還是Python或者R，其中更推薦Python，和別的程序對接很方便。

這個得根據數據量和要求的精度來吧，一般企業調研和學校作業的話SPSS就夠用了

我也推薦SPSS，簡單好用。不過時間序列分析我一般用EVIEWS。

哦不過要和程序對接的話還是用R或者MATLAB吧。

SAS

準備使用python學習

導師說，SAS足矣

如果做prototype的話，首選matlab吧，因為你所需要實現的功能（聚類，時序分析，SVMs）在matlab里都有內建的函數：kmeans是用最簡單的kmeans演算法聚類，hmm比較適合時序分析，svmtrain,svmpredict就是SVMs了。如果lz想用libsvm，也有matlab版本的，下載安裝都不難，而且使用matlab可以節省大量的編程時間，讓題主花更多的時間在演算法上，而不是debug

如果是作為一個小小白追求簡單粗暴其實用spss就能搞定，完全無需任何基礎，對著教程點點點幾個選項就搞定。哈！