数据挖掘取样方法研究.
计算机数据挖掘中取样方法的研究综述
计算机数据挖掘中取样方法的研究综述摘要：随着信息技术迅速发展，数据库的规模呈现出不断扩大的趋势，由此也产生了大量的数据这大量的数据一般情况下都隐藏在其中的能对决策提供支持的信息，不利于有效信息及时的被挖掘出来，而传统的查询、报表工具无法满足挖掘这些信息的需求。
因此，需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，数据挖掘（Data Mining）技术由此也进一步被重视起来。
对于计算机数据挖掘中取样方法取样方法研究也随之增多，取样方法就是指通过调查种群的部分，根据所得数据推广用于估计种群整体的方法。
这种方法可以极大的减小所处理数据集的规模，有利于众多的数据挖掘算法被应用到具体的大规模的数据集上，本文首先介绍了数据挖掘技术的相关定义和方法，计算机数据挖掘领域中相对具有代表性的取样方法的分析研究比较，分析指出了计算机挖掘技术中，均匀取样的局限性，并且阐述了在某些具体的应用场景中选用偏倚取样方法的具有一定的必要性。
综合分析取样技术在计算机数据挖掘领域中的研究，最后针对性的对于计算机数据挖掘取样方法所面临的问题和对策做出相关分析，以供相关学者参考。
关键词：计算机；数据挖掘；取样方法；研究；综述引言近年来，计算机数据库技术取得了很大的发展，数据库中存储的数据量日渐增加，这就导致传统的计算机数据挖掘中的取样方式已经无法满足计算机现代化数据库发展的要求。
在计算机数据挖掘的过程中，只有保证挖掘方法具有科学性和创新性和适宜性，才能有效减少数据挖掘计算的时间，提升数据挖掘效率。
对于计算机数据挖掘中取样方法的选择首先一定要在明确了解其相关的计算机数据挖掘技术，并不是任何一种取样方法都能适用于具体的计算机数据挖掘工作或者技术。
所以要求在进行专业的计算机数据挖掘取样方法的探究之前有必要对计算机数据挖掘相关的定义、理论和方法进行全面的分析和了解，这样才能保证计算机数据挖掘技术取样方法研究的科学、全面。
才能最大成程度的对当前计算机数据挖掘技术取样方法面临的挑战进行准确的把握。
探究数据挖掘取样方法
探究数据挖掘取样方法作者：邓雍娴来源：《新教育时代·教师版》2016年第26期摘要：所谓取样就是从目标物品或数据中选择具有典型代表性的样本，并且该样本具备通用的特点。
取样方法可有效减小需要进行处理的数据集的规模，为在大规模的数据处理过程中使用数据挖掘计算方式提供了基础条件。
本文主要对数据挖掘的取样方式进行了研究，并探索了取样在实际生活和研究中的应用。
关键词：数据挖掘数据取样方法近年来，数据库技术取得了长足的发展，数据库中存储的数据量日渐增加，这就导致传统的数据挖掘方式已经无法满足现代化数据库发展的要求。
在数据挖掘的过程中，只有保证挖掘方法具有科学性和创新性，才能有效减少数据挖掘计算的时间，提升数据挖掘效率。
[1]一、数据挖掘取样方法取样技术是当前世界范围内最通用的一种近似技术，在处理大规模数据工作中应用非常广泛。
现阶段数据挖掘研究的核心内容是概要结构的设计，而取样技术本身具备的伸缩性以及灵活性，与其他技术相比是独特的，这就使取样技术成为能够构建数据流概要结构的重要技术之一。
[2]以各个数据项被选择的概率为依据，可将取样方法分成均匀取样，即各个数据项被选择的概率一致；和偏倚取样，即各个数据项被选择的概率不一致。
1.具有代表性的取样方法（1）A/R SamplingA/R Sampling进行的首要步骤是通过某一种计算方式在数据集中随机抽选一个备选的元素，其次是将被选中的备选元素与选择条件进行对比，若备选元素与选择条件相符合，则需将其放置于样本集中，即acceptance；若与选择条件不相符，则需拒绝，即rejection；然后从第一个步骤开始重新来过。
（2）精确取样在样本集中出现仅有一次的元素应该使用元素代码进行表示，出现多次的元素应该使用value，counto表示，value代表元素代码，counto代表数量。
在样本集中添加元素时，若该元素已存在于样本集中时，应该在目录的相应元素后加1，若该元素尚未被收集到样本集内，则可进行直接收取。
数据挖掘中的数据采样技术
数据挖掘中的数据采样技术数据挖掘是一门利用统计学、机器学习和人工智能等技术从大量数据中发现有用信息的过程。
在数据挖掘的过程中，数据采样技术是非常重要的一环。
数据采样是指从大规模数据集中选择一部分样本数据进行分析和建模的过程。
在本文中，我们将探讨数据挖掘中常用的数据采样技术及其应用。
一、简单随机采样简单随机采样是最常见的一种数据采样技术。
它的原理很简单，就是从数据集中随机选择一定数量的样本。
简单随机采样的优点是简单易行，适用于数据集较小且分布均匀的情况。
然而，当数据集较大或者分布不均匀时，简单随机采样可能会导致样本的偏倚，无法准确反映整体数据的特征。
二、分层采样分层采样是一种解决简单随机采样偏倚问题的方法。
它将数据集划分为若干个层次，然后从每个层次中随机选择样本。
分层采样的优点是能够保持数据集的整体特征，并且能够在不同层次中分别进行分析。
例如，在市场调研中，可以将受访者按照年龄、性别、地域等因素进行分层采样，以确保样本的代表性。
三、过采样和欠采样过采样和欠采样是两种常见的解决数据不平衡问题的方法。
在某些情况下，数据集中某一类别的样本数量远远多于其他类别，这会导致模型对多数类别的样本过于关注，而忽略少数类别的样本。
过采样是指通过复制少数类别的样本来增加其数量，从而平衡数据集。
欠采样则是指通过删除多数类别的样本来减少其数量，以达到数据平衡的目的。
过采样和欠采样的选择应根据具体情况进行，以确保采样后的数据集能够更好地反映整体数据的分布。
四、聚类采样聚类采样是一种基于聚类分析的数据采样技术。
它将数据集中的样本划分为若干个簇，然后从每个簇中选择代表性样本作为采样样本。
聚类采样的优点是能够减少样本的数量，同时保持数据集的代表性。
聚类采样在处理大规模数据集时尤为有用，可以有效地减少计算和存储的开销。
五、自适应采样自适应采样是一种根据模型的需求动态调整采样策略的方法。
在数据挖掘的过程中，模型可能对某些特征或类别更感兴趣，而对其他特征或类别不那么关注。
数据挖掘取样方法研究
模 型 中概要 数据 结构 的生 成 需要用 到水库 取 样、计 数取 样等 取样 技术 ；二是 在数 据流 的 近似 聚集 查询 中 需要用 到 国会取 样、Ｄｉ ｓ ｔ ｉ ｎ ｃ ｔ Ｓ ａ ｍｐ ｌ ｉ ｎ ｇ 等 三是数据流 中采用偏倚取样技术 ，
偏 倚 取 样 技 术 能够 应 用 于 数 据 流 的查 询 、 评估、
管 理 和 数 据 流 挖 掘 方 面 。 一 是 在 数 据 流 的 处 理
使得 在 大规模 数 据 集及数 据 流数 据 中 能够应 用数 据 挖掘 算 法。本
文 主 要 阐 述 了数 据 挖 掘 领 域 中取 样 技 术应 用 的研 究 与发 展 ，分析 和 阐述 了数据 挖 掘领 域取 样 方法 面・ 临的挑战与发展方向 。
地将 处 理数 据 数取样 。计数取 样是精 确取样方 法 的变种 ，主要 的变 化是处理样本集溢 出的方 法。在删除数据方 面，要对 数据先用原参数与 新参数之 比，之后通 过新参数分之一来判断数 据是否要 减去 １ ，当某个 数据 的计数 器的数值 降到 ０之后就不再对该数据进行操作 。 （ ４ ） 国会 取样 。近 似查询 是 国会取 样的 应 用背景 ，国会取样实 际上 就是均匀取样和偏 倚 取样的综合 ，每个分 组内都会独立的水库取 样 ，但取样 率并不相 同。利用这种 方法，分组 较 大的数据取样率就 高，分组较小的数据取样 取样 技术在 数据 流 中主要 反 映在数 据流
分类 、在线相 关性分析等方面 。
３ 取 样 技 术面 临 的挑 战
在 数 据 挖 掘 领 域 中 ，传 统 的 取 样 技 术 有
【 关键词 】数据挖掘 取样方法 均匀取样 偏倚
取 样
率就低 ， 将分 组较 小的数据的因素也兼顾在 内，
大数据挖掘中的数据采样技术研究
大数据挖掘中的数据采样技术研究在大数据时代，数据采集与分析已成为各行各业的重要工作，特别是在企业决策、市场营销、用户行为监测等领域，数据采样技术的应用越来越普及。
采样技术是指从大数据集合中抽取一部分代表性样本进行研究和分析的方法，大数据挖掘中的数据采样技术研究旨在帮助分析师缩短数据分析时间，提高分析效率，同时保证分析结果的准确性和可靠性。
一、传统采样技术的局限性传统的数据采样技术常见的有随机抽样、系统抽样、分层抽样等。
随机抽样即从样本总体中等概率地抽取k个样本，系统抽样是按照一定的规律从样本总体中选取，分层抽样则是将总体分成若干层，每层按不同的比例选取样本。
然而，这些传统采样方法存在一定的局限性，常见的问题有：1、处理不均衡数据集合时采样偏差较大，难以反映真实情况。
2、当样本数据量较小、维度较高时，采样结果容易产生随机误差或偏差。
3、传统采样方法难以对不连续属性和缺失值进行处理。
二、基于大数据的采样技术近年来，随着大数据技术的发展，新的采样技术也不断涌现，例如分层聚类采样、基于Kernel Density的采样、组学优化采样、分段多维采样等。
这些新的采样技术结合现代数据挖掘算法，可以突破传统采样方法的限制，实现对大数据样本分析的深度和广度的提升。
1、基于分层聚类的采样技术分层聚类采样是一种基于数据本身的聚类方法，用于生成代表性的样本子集。
该方法在层次聚类过程中不仅选择样本，同时也选择了样本的聚类。
这样一来，样本子集能够很好地反映原数据特征，并减少采样周围分散信息的污染。
2、基于Kernel Density的采样技术Kernel Density采样是一种基于核密度估计的采样方法，通过在原始数据中采用概率密度函数的方式，生成代表性的样本子集。
与传统采样方法不同，Kernel Density采样可以有效减少采样偏差，提高采样精度和可信度。
此外，该方法还适用于处理不连续属性和存在缺失值的数据集。
3、基于组学优化的采样技术组学优化采样将进化算法引入采样过程中。
数据挖掘取样方法研究_胡文瑜
Study of Sampling Methods on Data Mining and Stream Mining
H u Weny u1 , 2 , Sun Z hihui1 , Wu Yingjie 1 , 3
1 2 3
( School of Computer S cience and Engineering , Southeast University , Nanj ing 210096) ( Department of Comp uter and I n f ormation Science , F ujian Univ ersity o f T echnology , Fuzhou 350108) ( College o f Mathematics and Computer Science , F uz hou Univ ersity , F uz hou 350108)
46
计算机研究与发展 2011 , 48( 1)
近几十年来 , 随着数据库技术迅速发展和广泛 应用 , 数据库中存储的数据量急剧增大 . 在数据挖掘 领域中 , 除了研究时空有效性不断提高的挖掘算法 外 , 还必须采取相应的技术方法降低所处理的数据 规模 . 特别是近年来数据流广泛出现在众多领域 , 例 如网络监测 、通信 数据管 理 、Web 应 用 、金融服 务 等 , 这些数据流以极大量 、快速 、时变的形式持续到 达 , 要求单遍扫描 , 且一经处理不能被再次提取或者 再次提取代价昂贵 . 由此产生了一些基础性的新研 究问题 , 如概要数据结构的设计和动态维护 、数据流 挖掘取样技术研究等 . 取样是最通用有效的近似技术 , 以其在处理大 规模数据集中表现出的良好性能而得到了广泛深入 的研究
) 描述了随机抽样的有效性 . 在数据管理领
数据采集中的抽样方法总结
数据采集中的抽样方法总结数据采集是数据分析中至关重要的一环，而抽样方法是进行数据采集的首要步骤之一。
抽样方法的选择和有效实施对数据采集的结果具有关键性影响。
为了帮助读者掌握数据采集中的抽样方法，本文将总结常用的抽样方法，并分析它们的优点和局限性。
一、简单随机抽样方法简单随机抽样方法是最基本、最常用的抽样方法之一。
在简单随机抽样中，每个样本单位都有相等的机会被选中，并且每个样本单位之间是相互独立的。
简单随机抽样方法的优点在于容易实施和计算，而且样本结果具有代表性。
然而，简单随机抽样方法也存在一些局限性，例如：1. 当样本容量较大时，数据采集的成本较高；2. 抽样误差较大，可能无法覆盖整个总体的特征。
二、系统抽样方法系统抽样方法是在总体中按照一定的顺序选取样本单位的方法。
例如，我们可以按照固定的间隔从总体中选取样本单位。
系统抽样方法相对于简单随机抽样方法具有一些便利性，如节省了样本选取的时间。
然而，如果总体中存在某种规律性的顺序，系统抽样方法可能无法保证样本的代表性。
三、分层抽样方法分层抽样方法是将总体分成若干层次，然后从每个层次中独立地进行抽样。
这种方法可以确保在样本中包含各个层次的样本单位，从而使得样本更具代表性。
分层抽样方法适用于总体中存在明显不同的层次，并且每个层次的差异相对较大的情况。
然而，分层抽样方法需要在预先了解总体的基础上，合理地划分层次，否则可能导致样本的偏倚。
四、整群抽样方法整群抽样方法是将总体划分为若干个互相独立的群组，然后从每个群组中选取一个或多个群组作为样本。
整群抽样方法适用于总体中群组间差异较小，而群组内差异较大的情况。
相较于分层抽样方法，整群抽样方法可以减少样本的数量和采集成本。
然而，如果群组内的差异较大，整群抽样方法可能无法保证样本的代表性。
除了上述常用的抽样方法，还有一些特殊的抽样方法，如整齐抽样、多阶段抽样和经验抽样等。
这些抽样方法在特定的研究领域和问题背景下具有一定的应用价值。
基于分层抽样的数据挖掘方法研究
基于分层抽样的数据挖掘方法研究近年来，数据挖掘在各行各业中得到了广泛的应用，因为数据挖掘可以帮助我们从大量的数据中挖掘出有用的信息，帮助我们更好地理解数据所包含的意义，并且帮助我们做出更好的决策。
分层抽样是一种重要的数据采样方法，可以帮助我们更有效地挖掘数据中的信息，下面我们来探讨一下基于分层抽样的数据挖掘方法。
分层抽样是一种常用的数据采样方法，其基本思想就是将总体分成若干个层次，对每个层次进行单独抽样，然后将样本合并起来进行统计分析。
这种方法可以有效地控制样本误差，提高样本的代表性和准确性。
在数据挖掘中，我们也可以采用分层抽样的方法来挖掘数据中的信息。
在数据挖掘中，我们首先需要根据特定的目标和问题设置挖掘目标，并确定所需的数据集。
在准备好数据集之后，我们就可以采用分层抽样的方法来进行数据采样。
首先，我们需要将数据集按照一定的规则分成若干个层次，每个层次的数据具有相似的特征和分布情况。
然后，我们对每个层次进行单独抽样，从中获取一定数量的样本。
在抽样时，我们需要注意保持样本的代表性和随机性，避免选择偏差和系统误差。
在完成样本的抽样之后，我们就可以采用各种数据挖掘算法来对样本进行分析，并从中挖掘出有用的信息。
常用的数据挖掘算法包括关联规则挖掘、分类算法、聚类分析和预测模型等。
在采用这些算法进行分析时，我们需要注意挖掘目标，选择适当的算法，并进行数据预处理和特征选择，以提高挖掘的精度和准确性。
除了采用分层抽样的方法进行数据采样和分析，我们还可以采用一些数据挖掘工具和平台来辅助分析。
目前，市场上有很多优秀的数据挖掘工具和平台，如R、Python、Weka、RapidMiner等。
这些工具和平台可以帮助我们更快速、更方便地完成数据挖掘任务，具有高度灵活性和可扩展性。
在数据挖掘过程中，我们还需要注意一些技术和问题，如数据清洗、数据预处理、特征选择、模型验证和结果解释等。
这些技术和问题对数据挖掘的精度和效果具有重要影响，需要我们花费大量的时间和精力来研究和解决。
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数据挖掘取样方法研究作者：作者单位：胡文瑜，孙志挥，吴英杰，Hu Wenyu，Sun Zhihui，Wu Yingjie胡文瑜,Hu Wenyu(东南大学计算机科学与工程学院,南京,210096;福建工程学院计算机与信息科学系,福州,350108，孙志挥,Sun Zhihui(东南大学计算机科学与工程学院,南京,210096，吴英杰,Wu Yingjie(东南大学计算机科学与工程学院,南京,210096;福州大学数学与计算机科学学院,福州,350108计算机研究与发展JOURNAL OF COMPUTER RESEARCH AND DEVELOPMENT 2011,48(1刊名：英文刊名：年，卷(期：参考文献(58条1.Olken F;Rotem D Sampling from spatial databases 1995(01 2.Gibbons P B;Matias Y New sampling-based summary statistics for improving approximate query answers 1998 3.Acharya S;Gibbons P B;Poosala V Congressional samples for approximate answering of group-by queries 2000 4.Chaudhuri S;Das G;Datar M Overcoming limitations of sampling tot aggregation queries 2001 5.Chakrabarti A;Do Ba K;Muthukrishnan S Estimating entropy and entropy norln on data streams 2006(01 6.Chakrabarti A;Cormode G;McGregor A A near-optimal algorithm for computing the entropy of a stream 2007 7.Chuang Kun-T;Chen Hung-L;Chen Ming-S Featurepreserved sampling over streaming data 2009(04 8.贾彩燕;陆汝钤关联规则挖掘的取样误差量化模型和快速估计算法[期刊论文]-计算机学报2006(04 9.Braverman V;Ostrovsky R;Zaniolo C Optimal sampling from sliding windows 2009 10.Gemulla R;Lehner W;tlaas P J A dip in the reservoir maintaining sample synopses of evolving datasets 2006 11.Olken F;Rotem D Random sampling from B+trees 1989 12.Lohr S L Sampling:Design and Analysis 1999 13.Buriol L S;FraMing G;Leonardi S Counting triangles in data streams 2006 14.Dash M;Singhania A Mining in large noisy domains 2009(02 15.Jermaine C;Pol A;Arumugam S Online maintenance of very large random samples 2004 16.杨雪梅;董逸生高维数据流的在线相关性分析[期刊论文]-计算机研究与发展2006(10 17.Aggarwal C C On biased reservoir sampling in the presence of stream evolution 2006 18.Demaine E D;Lopez-Ortiz A;Munro J I Frequency estimation of internet packet streams with limited space 2002 19.Manku G S;Rajagopalan S;Lindsay B G Approximate medians and other quantiles in one pass and with limited memory 1998 20.Gaber M M;Zaslavsky A;Krishnaswamy S Mining data streams:A review 2005(02 21.Babcock B;Bebu S;Datar M Models and issues in data stream systems 2002 22.Hwang W;Kim D Improved association rule mining by modified trimming 2006 23.Bronnimann H;Chert B;Dash M Efficient data reduction with EASE 2003
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