Orange3 是一个数据挖掘和可视化工具箱，适用于新手和专家。Orange3不仅仅是一个工具，更是一扇通向数据科学奇境的大门。通过它强大的图形化界面，使得用户可以轻松地探索数据、构建机器学习模型，并将抽象的算法转化为直观、可视化的过程。无需深厚的编程知识，Orange3也能让用户能够轻松驾驭数据的力量
1. Orange3特点
- 图形化界面： Orange3提供直观的图形用户界面，使用户能够通过拖放操作轻松构建和调整机器学习模型，无需编写复杂的代码
- 丰富的组件库： 它包含了丰富的预先构建的组件，涵盖了数据预处理、特征选择、分类、回归、聚类等多个领域。用户可以根据任务需求选择并连接这些组件来构建自己的数据流程
- 强大的数据可视化： Orange3提供多种可视化工具，帮助用户更好地理解数据分布、关系和模型的性能。可视化有助于直观地探索数据，识别模式，并解释模型的预测结果
- 多种数据格式支持： 它支持导入和导出多种数据格式，包括CSV、Excel、SQL、JSON等，使用户能够轻松处理各种数据源
- 交互式数据探索： 用户可以通过Orange3进行交互式的数据探索，查看数据的基本统计信息、分布情况，并快速了解数据集的特征
- 机器学习模型解释： Orange3提供了模型解释的工具，帮助用户理解机器学习模型的决策过程，提高模型的可解释性
- Python集成： 尽管Orange3拥有图形用户界面，但它也与Python集成紧密，允许用户通过编写Python代码进行更高级的定制和扩展
总体而言，Orange3的设计旨在使数据科学变得更加可访问，无论是初学者还是专业人士，都能够利用它进行数据分析和机器学习任务
2. GitHub网址
https://github.com/biolab/orange3?tab=readme-ov-file
3. 安装orange3
Orange 需要 PyQt 才能运行安装，先安装 PyQt 在安装 orange3
pip install PyQt6 PyQt6-WebEngine
pip install orange3
4. 启动orange3
安装完成后，通过在命令行中运行以下命令来启动orange3
orange-canvas
此时orange3的图形用户界面将在桌面启动，可以开始使用它来进行数据分析和机器学习任务
5 . 利用GUI界面orange3进行t-SNE模型
点击File导入数据
在这里使用默认的鸢尾花数据集
点击Data Table并把File与Data Table链接对数据集进行表格数据展示
点击Feature Statistics并把File与Feature Statistics链接对数据集进行数据探索
同样的道理左键File，可进行下一步选择，这里进行散点图可视化
数据初展示完成，最后对鸢尾花数据进行t-SNE降维
到这里就对数据集完成了t-SNE处理，当然你可以调整参数以便合理的进行t-SNE，接下来也可以对数据进行进一步模型构建，这里orange3通过它强大的图形化界面，使得用户可以轻松地探索数据、构建模型，并将抽象的算法转化为直观、可视化的过程
6 . 更多orange3数据处理技巧
orange软件官方在YouTube频道上有一些关于Orange数据科学工具的视频教程。这些视频教程通常涵盖从基础到高级的各种主题，包括数据导入、预处理、建模、可视化等，以上为YouTube教程网址
https://www.youtube.com/watch?v=V70UwJZWkZ8&list=PLmNPvQr9Tf-ZSDLwOzxpvY-HrE0yv-8Fy&index=17
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