数据挖掘中采样技术的研究

• 作者: 秦小麟 郑吉平
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 样本 简单随机采样 分层随机采样 数据挖掘 模式
• 年，卷（期）: 2005,（11）
• 所属期刊栏目: 软件、算法与仿真
• 页码范围: 1946-1949
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 4951字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-506X.2005.11.037

摘要

针对日益增长的海量数据和信息,通常采取有效的采样技术对大数据集进行采样,然后通过对样本的分析得到数据总体的相关模式.首先论述了关于样本的一些基本概念:利用采样技术对大数据集和海量数据进行分析处理,讨论了普通抽样技术与数据挖掘中的采样技术的异同.然后对目前普遍采用的采样技术进行了分类,重点研究了简单随机采样和分层随机采样,并对不同采样技术进行了比较.最后给出数据挖掘中利用采样技术的一个实现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	秦小麟	南京航空航天大学信息科学与技术学院	175	1597	20.0	30.0
2	郑吉平	南京航空航天大学信息科学与技术学院	19	119	7.0	10.0