KNime. KoNstanz Information MinEr. KNime - Introducción. KNime - Introducción. Partes de la Herramienta. Editor Window. Repositorio de Nodos

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María Cabrera Blanco
hace 8 años
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1 KNime - Introducción KNime Significa KoNstanz Information MinEr. Se pronuncia [naim]. Fue desarrollado en la Universidad de Konstanz (Alemania). Esta escrito en Java y su entorno grafico esta desarrollado en Eclipse. KoNstanz Information MinEr El proceso de análisis de datos, utilizado por KNime, consiste de un pipeline de nodos, conectados a través de puentes que transportan datos o modelos. Cada nodo procesa la llegada de datos y/o modelo(s) y produce resultados como salida. Es posible explorar los datos en forma visual, a través de vistas. KNime - Introducción Partes de la Herramienta Licencia: KNime es un proyecto open source, y esta liberado bajo la licencia Aladdin Free Public License. La licencia es para usuarios no profesionales, para uso comercial son necesarios otros requisitos. Requerimientos: Sistema operativo Linux o Windows con Java 1.5 JRE instalado (o alguna versión posterior). Workflow Proyect Navigator Descripción de nodos Instalación: Descomprimir el archivo knime_win32_1.2.1 que esta en el directorio compartido \\ \Temp. Problemas: Comunicarlos a contact@knime.org incluyendo el stack trace de las acciones que estábamos realizando. Repositorio de nodos Editor Window Consola Editor Window Es la ventana en la cual se construyen los flujos de análisis de datos. Repositorio de Nodos Se encuentran todos los nodos que pueden agregarse a un flujo (están agrupados por categorías). Categoría IO Manipulación de datos Vistas de datos Mining Weka File Reader, Table Reader, CSV Writter, Table Writter. Column, Row, Matrix. Scatter Plot, Interactive Table, Box Plot, Histogram, Line Plot. Clustering, Decision Tree, Association Rules. Bayes, Trees, Rules. Nodos USO: Drag & Drop sobre el Editor Window. 1

KoNstanz Information MinEr El proceso de análisis de datos, utilizado por KNime, consiste de un pipeline de nodos, conectados a través de puentes que transportan datos o modelos.

2 Consola Descripción de nodos Muestra los mensajes de warning y error. Provee información sobre cualquier nodo seleccionado. Esta vacía si no seleccionamos ningún nodo en el flujo. Esos mensajes también se almacenan en un archivo, llamado knime.log (stack trace), ubicado en la carpeta.metadata del proyecto. Si seleccionamos una categoría (que incluye varios nodos), entonces muestra los nodos que forman parte de esa categoría. Workflow Proyects Navigator Muestra todo los proyectos existente en el workspace (espacio de trabajo, que se encuentra en el directorio donde descomprimimos el KNime). La herramienta permite crear nuevos proyectos, importar proyectos existentes o exportar nuestro proyecto, entre otras actividades. Crear un proyecto Clickeamos sobre el Workflow Proyect Navigator, elegimos la opción New KNIME workflow y después le ponemos un nombre al proyecto. Construir un flujo de datos. 2

Si seleccionamos una categoría (que incluye varios nodos), entonces muestra los nodos que forman parte de esa categoría.

3 Nodos Los nodos son básicamente unidades de procesamiento de un workflow Puerto de Entrada Transporta datos Puerto de Salida Puerto de Modelo Transporta modelos Nombre Cambiamos el nombre haciendo click sobre él Estados NO listo para ejecución Configurado y listo para ejecutar Ejecutado Flujo de datos Se construye un flujo arrastrando y soltando (drag & drop) los nodos desde el repositorio de nodos al Editor Window y conectándolos entre ellos. Los datos se transportan entre los nodos a través de los puertos de entrada y salida. Después de colocar los nodos en el Editor Window, es necesario conectar la entrada de cada nodo con la salida del nodo predecesor. NO se permiten loops. Nodo ColorManager Este nodo se utiliza para colorear los resultados, generados a partir de los datos de entrada. Los colores elegidos en el ColorManager afectan a muchas vistas y ayudan a diferenciar los datos. Ejemplo - Nodos Se van a leer los datos de un archivo ASCII, se van a obtener cluster de esos datos y mostrar los resultados en una tabla y un Scatter Plot. NODOS Si se inserta este nodo en el flujo, entonces los datos de entrada se codifican según un color específico, determinado por el ColorManager. IO Read Mining Clustering Data Views Property BUSCADOR Data Views CONECTAR LOS NODOS Es necesario conectar los nodos según el orden que debe seguir el flujo. 3

nodos al Editor Window y conectándolos entre ellos. Los datos se transportan entre los nodos a través de los puertos de entrada y salida.

4 Configuración de Nodos Una vez que el flujo esta totalmente conectado, si existen nodos que tienen su estado en color rojo, entonces deben ser configurados. Si algún nodo presenta un color amarillo, después de que fueron conectados, significa que la configuración del mismo se realizó utilizando los valores por defecto. Ejemplo - Configuración Ejemplo - Configuración NODO File Reader NODO K-Means Se configura automáticamente (una vez que se configura el File Reader). Su estado se encuentra en el color amarillo (esto significa que las propiedades por defecto del nodo fueron aplicadas, y el mismo esta listo para ejecutarse). Datos de Entrada Directorio IrisDataset Número de Clusters Iteraciones Propiedades Vista Preliminar Ejemplo - Configuración Ejemplo - Configuración NODO ColorManager Es necesario configurar previamente el nodo K-Means, para determinar los valores a colorear. Columna que contiene el atributo que queremos colorear (por defecto el cluster) NODO Interactive Table y Scatter Plot Estos nodos no necesitan ser configurados, con lo cual pueden ejecutarse directamente. Columna con valores nominales (Cluster) Columna con valores con rango (Sepal Lenght) El nodo Interactive Table es uno nodo puro de vista (muestra los datos de entrada en una tabla), con lo cual no permite configuración. Colores para asignar a los datos Las propiedades del nodo Scatter Plot se setean por defecto. 4

Ejemplo - Configuración Ejemplo - Configuración NODO File Reader NODO K-Means Se configura automáticamente (una vez que se configura el File Reader).

5 Ejecución de flujo Cuando todos los nodos del flujo poseen un color amarillo, entonces el mismo puede ser ejecutado. Los nodos se ejecutan de izquierda a derecha, es decir, que un nodo solo puede ejecutarse si todos sus nodos predecesores en el flujo han terminado su ejecución. Formas de ejecución: Por nodo (eligiendo la opción Execute). Ejecutar el ultimo nodo del flujo (KNime ejecuta todos los nodos predecesores). Seleccionar varios nodos y disparar la ejecución (KNime determina el orden y ejecuta nodos en paralelo, si es posible). Ejecución de flujo Barra de progreso durante la ejecución de un nodo. Ejemplo - Ejecución Ejecutamos el nodo Scatter Plot, haciendo click con el botón derecho sobre él y eligiendo la opción Execute. Errores en la ejecución de un nodo. Todos los demás nodos del flujo se ejecutan automáticamente. El nodo Interactive Table, se ejecuta en paralelo con el Scatter Plot. Resultados Algunos nodos proveen vistas que muestran sus resultados computacionales. Estas vistas se observan haciendo click con el botón derecho sobre el nodo y eligiendo la opción View. Se pueden abrir varias instancias de una vista (de un nodo), lo cual permite tener diferentes vistas de los mismos datos. Algunas vistas, solo se muestran si el nodo fue ejecutado. 5

Formas de ejecución: Por nodo (eligiendo la opción Execute). Ejecutar el ultimo nodo del flujo (KNime ejecuta todos los nodos predecesores).

6 Table View Renders para las columnas Table View Muestra los datos en filas. Cada fila se marca con el color seleccionado para ese conjunto en el ColorManager. Scatter Plot View Scatter Plot View Operaciones sobre el gráfico Cada uno de los puntos corresponde a un valor de los datos de entrada, y su color indica el cluster al cual pertenece (si en el ColorManager coloreamos los clusters). Zooming Scatter Plot View Selección de columnas Cluster View Muestra los cluster construidos por el algoritmo para los datos de entrada y los centroides correspondientes. 6

Scatter Plot View Scatter Plot View Operaciones sobre el gráfico Cada uno de los puntos corresponde a un valor de los datos de entrada, y su

7 HiLiting Si se seleccionan datos en una vista y se aplica un hilite sobre ellos, entonces se puede ver ese mismo efecto de hilite sobre los datos en todas las demás vistas disponibles del workflow que soporten esta función. Los datos seleccionados y que recibieron el hilite se resaltan con un color naranja en todas las vistas mostrando los mismos datos. Ejemplo - HiLiting Ejemplo - HiLiting Práctica: encontrar el mínimo y máximo valor de cada cluster. Comprobar la media. Cluster 2 X: Sepal Lenght Cluster 1 X: Sepal Lenght Deshacer el Hilited Ejemplo 2: Nodos de Salida Los resultados no se muestran, sino que se guardan en nodos de salida. Ejemplo 3: Manipulación de Datos Podemos realizar operaciones sobre los datos. Se encuentran en la categoría Data Manipulation. Nodo Sorter. Categoría Row. Configuración Nombre para el archivo donde guardamos los datos 7

Ejemplo - HiLiting Ejemplo - HiLiting Práctica: encontrar el mínimo y máximo valor de cada cluster. Comprobar la media.

8 Ejemplo 4: Vista de Datos Nodos Histogram y Parallel Coordinates Ejemplo 4: Vista de Datos Vista Nodo Parallel Coordinates Vista Nodo Histogram Columnas graficadas Extensiones JFreeChart Para visualización. NODOS: Bar Chart, Histogram Chart, Pie Chart, XY Chart. Extensiones - JFreeChart Nodos Pie Chart Bar Chart WEKA Para Data Mining. NODOS: Bayes, Trees, Rules. INSTALACION Descomprimir los rar que están en el directorio Extensiones_Plugings, en el directorio donde tenemos el KNime. Extensiones - WEKA WEKA J48 VISTA DE ARBOL CREAMOS EL MODELO UTILIZAMOS EL MODELO EVALUAMOS EL MODELO 8

Extensiones - JFreeChart Nodos Pie Chart Bar Chart WEKA Para Data Mining. NODOS: Bayes, Trees, Rules.

9 WEKA J48 WEKA J48 WEKA TREE CODIGO DEL ALGORITMO Para acomodar el árbol a la pantalla WEKA Scorer (Evaluación) Clasificaciones correctas Clasificaciones incorrectas 9

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