艾尔基
索引结构支持的KDD应用程序开发环境
快速总结
ELKI是用Java编写的开源（AGPLv3）数据挖掘软件。 ELKI的重点是算法研究，重点是聚类分析和离群值检测中的无监督方法。 为了获得高性能和可伸缩性，ELKI提供了许多数据索引结构，例如R * -tree，它们可以带来很大的性能提升。 ELKI的设计易于扩展到该领域的研究人员和学生，并欢迎特别是新方法的贡献。 ELKI的目的是提供大量高度可参数化的算法，以允许轻松，公平地评估和基准化算法。
背景
数据挖掘研究产生了许多用于类似任务的算法。 由于以下几个原因，很难对这些算法进行公平，有用的比较：
比较伙伴的实现尚未实现。
如果提供了不同作者的实现，则在效率方面的评估会偏向于评估不同作者在有效编程中的努力，而不是评估算法的优缺点。
另一方面，高效的数据管理工具（如索引结构）可能对数据挖掘任务产生巨大影响，因此可用于多种算法。
在ELKI中，数据挖掘算法和数据管理任务是分开的，并允许进行独立评估。 这种分离使ELKI在数据挖掘框架（例如Weka或Rapidminer）和索引结构框架（例如GiST）之间是独一无二的。 同时
