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。

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。

在数据挖掘领域，数据采样是一项至关重要的技术，它可以帮助数据科学家们处理大规模的数据集，提高模型的训练速度和准确性。

本文将介绍数据挖掘中的数据采样技巧，包括简单随机采样、分层采样、过采样和欠采样等方法。

1. 简单随机采样简单随机采样是最基本的一种采样方法。

它的原理是从数据集中随机选择一定比例的样本，以代表整个数据集。

这种方法适用于数据分布均匀的情况，但在数据不平衡的情况下效果并不理想。

2. 分层采样分层采样是针对数据不平衡情况的一种改进方法。

在这种方法中，数据集根据不同类别进行分层，然后从每个类别中进行随机采样。

这样可以保证每个类别在采样过程中都能够得到充分的代表，从而提高模型的泛化能力。

3. 过采样过采样是一种针对数据不平衡问题的重要方法。

它的原理是通过增加少数类样本的数量，来使各个类别的样本数量接近平衡。

常见的过采样方法包括SMOTE （Synthetic Minority Over-sampling Technique）和ADASYN（Adaptive Synthetic Sampling Approach）等。

这些方法通过合成新的少数类样本，可以有效地提高模型对少数类的识别能力。

4. 欠采样与过采样相反，欠采样是通过减少多数类样本的数量来达到数据平衡的目的。

这种方法的优点是可以降低模型的复杂度，减少训练时间，但缺点是可能会丢失一些重要的信息。

因此在使用欠采样时需要谨慎选择删除哪些样本。

5. 随机森林采样随机森林是一种常用的集成学习方法，它可以通过对特征和样本进行随机抽样来构建多棵决策树，最后将它们组合成一个强分类器。

在数据挖掘中，随机森林采样也被广泛应用。

通过对特征和样本的随机抽样，随机森林可以减少过拟合的风险，提高模型的泛化能力。

6. 聚类抽样聚类抽样是一种基于聚类分析的采样方法。

它的原理是将数据集聚类成若干个簇，然后从每个簇中选择代表性的样本。

这样可以避免随机采样可能带来的偏差，得到更加具有代表性的样本集。

数据挖掘中的数据采样技巧数据挖掘是一项重要的技术，它通过分析大量数据，发现其中的规律和趋势，为决策提供支持。

在数据挖掘的过程中，数据采样是一个非常重要的环节，它可以帮助我们减少数据量，提高数据处理的效率，同时也可以提高挖掘模型的准确性和可靠性。

下面我们来探讨一下数据挖掘中的数据采样技巧。

一、随机采样随机采样是一种常用的数据采样方法，它通过随机选择样本的方式，从整体数据集中抽取一部分数据。

随机采样不仅简单易行，而且可以保证样本的代表性和随机性，从而能够更好地反映整体数据的特征。

在实际应用中，可以通过简单随机抽样、分层随机抽样等方法进行随机采样，以满足不同的需求。

二、过采样和欠采样在处理不平衡数据集时，过采样和欠采样是两种常用的数据采样方法。

过采样是指通过增加少数类样本的方式，来平衡数据集中不同类别的样本数量；欠采样则是通过减少多数类样本的方式，来达到数据平衡的目的。

这两种方法都可以有效地解决不平衡数据带来的问题，提高模型的性能和准确性。

三、分层采样在一些特定的场景下，数据可能具有一定的层次结构，比如地区、行业、年龄等因素。

这时，分层采样就成为一种非常有效的数据采样方法。

分层采样可以根据不同的层次因素，对样本进行分层抽样，从而保证样本的代表性和多样性。

这种方法能够更好地反映真实情况，提高模型的泛化能力和适用性。

四、聚类采样聚类采样是一种基于聚类分析的数据采样方法，它通过将数据集中的样本进行聚类，然后从不同的聚类中选取代表性样本。

这种方法可以帮助我们发现数据集中的潜在结构和模式，减少冗余信息，提高数据的利用率。

在处理大规模数据时，聚类采样能够有效地减少数据量，提高数据处理的效率。

五、增量采样随着数据量的增加，传统的数据采样方法可能会面临一些挑战，比如计算复杂度增加、采样效果下降等。

这时，增量采样就成为一种比较合适的选择。

增量采样是指在已有样本的基础上，逐步引入新的样本，不断更新和完善样本集合。

这种方法可以保持采样的有效性和效率，适应不断变化的数据环境。

172 / CHINA MANAGEMENT INFORMATIONIZATION2016年2月第19卷第4期中国管理信息化China Management InformationizationFeb.,2016Vol.19,No.4随着数据库技术的飞速发展和广泛使用，在数据库里，存储的数据越来越庞大。

在数据挖掘的领域里，要使用科学的方式、方法降低挖掘算法的时间，使数据挖掘的效率更高。

1 数据的挖掘概念数据库中的知识发现又称数据挖掘，数据库领域研究和人工智能是目前的热点问题。

数据挖掘就是从拥有大量数据的数据库中找出先前未知的、有着潜在价值的信息过程。

数据挖掘是决策支持过程，它基于模式识别、人工智能、机器学习、数据库、可视化、统计学等技术，自动分析企业数据进行推理，挖掘出潜在模式，帮助决策者调整策略，作出正确决策。

发现具有潜在价值信息的过程，包含三个步骤：第一是数据准备，第二是数据的挖掘，第三是挖掘的数据结果表达和解释。

数据挖掘可以与知识库或用户交互。

数据挖掘是在大量数据中找其规律，准备数据、寻找规律和表达解释规律。

准备数据就是从数据源中挑选需要的数据并合成用作数据挖掘的数据集；寻找规律就是从数据集中把它所含的规律找出来；挖掘数据结果表达和解释就是把找出的规律表示出来。

数据挖掘任务包括聚类分析、关联分析、特异群组分析、分类分析和演变分析等。

2 数据挖掘的特征和本质按常规来说，狭义的观点认为常规数据分析区别于数据挖掘的关键点是，常规数据分析侧重于交叉报告、描述性统计、假设检验等，数据挖掘则侧重于预测、分类、聚类与关联等4类问题。

广义的观点认为从数据库中挖掘的任何信息都叫做数据挖掘。

这样看来，数据挖掘就是商业智能。

如果从技术术语上说，数据挖掘指的是以前的数据经过清洗转换变成适合挖掘的数据集。

数据挖掘就是在这种有着固定形式的数据集上完成了知识提炼，用合适的知识模式做下一步分析决策工作。

通过以上分析，笔者把数据挖掘定义为：数据挖掘就是从数据集中挖掘和提炼知识的过程。

数据挖掘中的样本选择方法数据挖掘是一种通过分析大规模数据集来发现模式、关联和趋势的过程。

在进行数据挖掘之前，样本选择是一个至关重要的步骤。

样本选择方法的好坏直接影响着数据挖掘的结果和准确性。

本文将介绍一些常见的样本选择方法，并探讨它们的优缺点。

一、随机样本选择随机样本选择是最常见的样本选择方法之一。

在这种方法中，从整个数据集中随机选择一部分样本作为训练集。

这种方法的优点是简单易行，能够避免样本选择的偏见。

然而，由于随机选择并没有考虑到样本之间的相关性，可能会导致选择到一些无关紧要的样本，从而浪费计算资源和时间。

二、分层抽样分层抽样是一种考虑样本之间相关性的样本选择方法。

在这种方法中，将整个数据集分成若干个层次，然后从每个层次中选择一部分样本。

这样可以确保每个层次的样本都能够得到充分的代表性。

分层抽样的优点是能够减少样本选择的偏见，并且能够更好地保留数据集的整体特征。

然而，分层抽样需要对数据集进行预处理，对数据集的结构和特征有一定的了解才能进行有效的分层抽样。

三、聚类抽样聚类抽样是一种根据数据集的聚类结果选择样本的方法。

在这种方法中，首先对数据集进行聚类，然后从每个聚类中选择一部分样本。

这样可以确保选择到的样本具有一定的相似性。

聚类抽样的优点是能够更好地保留数据集的内在结构和特征，并且能够减少计算资源的浪费。

然而，聚类抽样需要对数据集进行聚类分析，对聚类结果的准确性和稳定性有一定的要求。

四、重采样重采样是一种通过有放回或无放回地从数据集中选择样本的方法。

在这种方法中，可以选择多次从数据集中抽取样本，并将这些样本合并成一个新的数据集。

重采样的优点是能够增加数据集的多样性，并且能够更好地处理数据不平衡的情况。

然而，重采样可能会导致一些重复的样本被选择，从而影响数据挖掘的准确性。

综上所述，样本选择是数据挖掘中不可忽视的一个环节。

不同的样本选择方法有着各自的优缺点，需要根据具体的问题和数据集的特点选择合适的方法。

数据挖掘中的数据采样方法数据挖掘是一门利用统计学、机器学习和数据库技术来发现模式、关系和规律的学科。

在数据挖掘的过程中，数据采样是一项重要的技术，它能够帮助我们从庞大的数据集中提取有用的信息。

本文将介绍数据挖掘中常用的数据采样方法。

一、简单随机采样简单随机采样是最常见的一种采样方法。

它的原理是从数据集中随机选择一定数量的样本，确保每个样本被选择的概率相等。

简单随机采样的优点是简单易行，适用于各种类型的数据集。

然而，它也存在一些问题，比如可能导致样本的分布不均匀，无法保证采样结果的代表性。

二、分层采样分层采样是一种解决简单随机采样不均匀分布问题的方法。

它将数据集划分为若干个层次，然后从每个层次中进行采样。

这种方法可以确保每个层次的样本数量相对均衡，从而提高采样结果的代表性。

分层采样适用于数据集中存在明显的层次结构的情况，比如按照地理位置、年龄段等进行分层。

三、过采样和欠采样过采样和欠采样是一种针对不平衡数据集的采样方法。

在某些情况下，数据集中某一类别的样本数量明显多于其他类别，这会导致模型对多数类别的预测效果较好，而对少数类别的预测效果较差。

为了解决这个问题，可以使用过采样和欠采样的方法。

过采样是指增加少数类别的样本数量，使其与多数类别的样本数量相当。

常见的过采样方法有SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）和ADASYN（Adaptive Synthetic Sampling）。

这些方法通过合成新的少数类别样本来增加数据集中少数类别的样本数量，从而平衡数据集。

欠采样是指减少多数类别的样本数量，使其与少数类别的样本数量相当。

常见的欠采样方法有随机欠采样和集群欠采样。

随机欠采样是从多数类别中随机选择一部分样本，使其数量与少数类别相等。

集群欠采样是通过聚类算法将多数类别的样本聚类为若干个簇，然后从每个簇中选择一个样本，使其数量与少数类别相等。

四、有放回采样和无放回采样有放回采样和无放回采样是一种用于重复采样的方法。

数据挖掘中的数据采样技巧在数据挖掘领域，数据采样是一项至关重要的工作。

数据采样是指从数据集中抽取一部分数据作为样本，以便进行后续的分析和挖掘工作。

在实际的数据挖掘项目中，由于数据集通常非常庞大，为了提高计算效率和降低计算复杂度，需要进行数据采样。

在进行数据采样时，需要注意一些技巧和方法，以确保样本的代表性和有效性。

本文将介绍数据挖掘中常用的数据采样技巧。

随机采样随机采样是最常见的数据采样方法之一。

在随机采样中，从数据集中随机抽取一定比例的数据作为样本。

随机采样可以确保样本具有代表性，能够反映整个数据集的特征。

然而，在进行随机采样时，需要注意样本的大小和比例，以避免采样偏差。

此外，随机采样还需要注意样本的分布情况，以确保样本能够覆盖整个数据集的特征。

过采样和欠采样过采样和欠采样是针对数据集中存在类别不平衡问题的采样方法。

在实际的数据集中，有些类别的样本数量可能远远多于其他类别，这会导致训练模型时对少数类别的样本学习不足。

为了解决这一问题，可以采用过采样和欠采样的方法。

过采样是指对少数类别的样本进行重复采样，以增加其数量；欠采样则是指对多数类别的样本进行随机抽样，以减少其数量。

过采样和欠采样可以有效地解决类别不平衡问题，提高模型的性能和泛化能力。

分层采样分层采样是一种根据数据集的特征进行采样的方法。

在进行分层采样时，可以根据数据集的特征进行分组，然后从每个组中抽取样本。

分层采样可以确保样本的代表性和多样性，能够更好地反映数据集的特征。

在实际的数据挖掘项目中，分层采样常常被用于处理多特征和多类别的数据集，以提高数据挖掘模型的性能和准确性。

聚类采样聚类采样是一种根据数据集的聚类结果进行采样的方法。

在进行聚类采样时，首先对数据集进行聚类分析，然后从每个聚类中抽取样本。

聚类采样可以确保样本的相似性和多样性，能够更好地反映数据集的结构和特征。

在处理大规模和高维数据集时，聚类采样可以提高数据挖掘模型的效率和准确性。

Fig.1Classification of representative sarnpling methods on data ming数据挖掘是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程.数据挖掘利用了抽样、估计、假设验证、人工智能、建模技术、信息检索等方面的思想.近年来,数据挖掘在信息产业界引起了极大的变革,企事业单位有大量的数据可以得到广泛运用,而企业经营者和管理者也急需将这些数据转换成有用的信息和知识,然后再将这些知识运用于生产,促进自身的发展.比如说,将信息和知识运用于商务管理、市场分析、工程设计等.1数据挖掘取样方法分类取样是统计学上的一门技术,已被研究了数百年,形成了一个完整系统的知识体系.比如说:随机取样,这是取样中最为常见的一种取样方法,它有取样误差分析、中心极限定理等理论来支持其合理性和正确性.在数据挖掘上,其取样方法借鉴了统计学上的取样思想,但是,两者之间还是存在异同点的.其不同点主要表现在运用领域的区别,统计学上的取样主要运用于人口普查、犯罪率统计、选举预测等,它只单纯关注数据本身;而数据挖掘上的取样则是对已有的数据进行取样,运用数据挖掘模型检验取样集挖掘结果和全部数据集挖掘结果的偏差,从而确定所选择的取样集是否具有代表性和典型性.图1所示为数据挖掘中代表性取样方法的分类图.利用概率论的知识,将取样方法分成均匀取样和偏倚取样,也就是说,均匀取样方法中每个数据抽取的概率是相等的,而偏倚取样方法中每个数据抽取的概率则是不相等的.假设在某个数据挖掘案例中采用的均匀取样,那么在整个数据集D 中所产生的每一个取样集S 的概率均为P (S ;D ),当S ,S '⊆D ,|S |=|S '|时,P (S ;D )=P (S ’;D ).在均匀取样上,目前所采用的验证方法主要是reservoirsampling 和Bernoullisampling.比如说,在基于Bernoullisampling 的取样设计中,概率Q (0≤Q ≤1)包含每个到达的数据元素,而1－Q 则独立排除其他的数据元素,取样概率为:P (S ;D )=Q |S |(1－Q )|D ||S |,该方法最大的优点就是快速简洁,在数据挖掘中耗费的成本较低.假设采用reservoirsampling 的取样设计,生成均匀的取样集,我们假设样本集的大小为K ,当达到第n 个元素时(n ＞K ),数据流中的元素就会以K/n 的概率被选中.当样本集的大小＞K 时,只要去除掉一个样本,每个元素的选中率依然是K/n.这种取样方法是一种随机取样方法,非常适合于数据挖掘的取样.具体来说,目前常用的数据挖掘取样方法可以分成三种:第一种是渐进取样,就是逐步加大取样的规模,从而优化模型,直到模型无法继续优化为止.第二种是从一个尺寸较小的样本集中获取数据的特征,然后根据特征继续取样.第三种则是根据实际情况的需要取样.2几种常见数据挖掘取样方法的算法思想分析第一,A/R sampling 思想.该算法思想首先从数据库中随机抽取一个候选的元素,如果这个元素的特征与样本集中数据特征一致的话,那么就选入到样本集中,否则就拒绝,并重新随机选择元素.这种算法是一种数据库的随机取样,可以运用到空间数据库中的取样.第二,Counting S ampling 思想.这是一种精确取样方法,当样本集溢出时,我们就将参数T 提高为T ’,然后针对样本集中的每一个数据进行概率T/T ’和1/T ’的判断,判断其是否要减1,当计数器值为0时,或者说对某一数据进行概率的判断之后,其计数器值没有降低的话,那么就可以停Vol.30No.5May 2014赤峰学院学报(自然科学版)Journal of Chifeng University (Natural S cience Edition )第30卷第5期(上)2014年5月关于数据挖掘取样方式的若干分析张成叔(1.合肥工业大学,安徽合肥230009;2.安徽财贸职业学院,安徽合肥230071)摘要:数据挖掘是由数据库发展起来的一门新兴技术,就是指在一群无规则、隐藏有价值的信息中高效迅速找出其中有价值的信息,在现代社会各行各业中都有广泛运用.而正确的取样方法则可以显著缩小数据挖掘的规模,使更多数据挖掘算法运用到大规模数据集和数据流数据上.笔者首先分析了数据挖掘的取样方法的分类,然后再具体分析了几种常用的数据挖掘取样思想,最后对数据挖掘取样方法选择的影响因素及其未来的发展进行了简要分析论述.关键词:数据挖掘;取样方法;取样思想;影响因素;发展方向中图分类号:TP311.13文献标识码:A文章编号:1673-260X (2014)05-0010-02. All Rights Reserved.止该元素的检验操作了.第三,Weighted S ampling思想.这种取样思想是偏倚取样中的一种思想,被称为加权取样,当数据库中的数据是偏倚且选择性低的时候,运用Weighted S ampling思想可以克服均匀取样的固有缺陷,它可以利用工作负载信息来获得权值,进而使使用率高的小数据集的元组权重更大.第四,Congressional S ampling思想.这是基于分组近似查询的一种取样思想,它首先在每个独立的分组内进行reservoir取样,不同组的取样概率也不同.可以说,该种取样思想是均匀取样和偏倚取样的结合体,它根据组内数据的的属性特征及其组合情况确定取样概率,进而达到最佳查询的目的,所以说,不同组的取样概率是不同的.一般来说,大组数据的取样率要大于小组数据的取样率,它兼顾了均匀取样和偏倚取样的优势,并克服了均匀取样的固有缺陷.第五,S tratified S ampling思想.它首先对数据进行分层,每层上的数据则采用随机取样方法来取样.在这个取样思想中,关键在于如何根据数据分布的特点来选择分布的层数以及如何将这些数据合理分布到各层中.第六,Distinct S ampling思想.它又被称为DV-sampling 思想,这是一种能对查询中的唯一值进行聚类的取样技术.该技术不容易遗漏数据,能正确评估唯一值的数目,同时还可以用于带谓词查询的唯一值数目估计.与随机取样方法相比,随机取样非常简单,且效率高,它能够迅速构建样本集,该样本集能够应对所有目标属性值的DV值评估.而Distinct S ampling则比较复杂和麻烦,它需要根据目标属性值来构建样本集,因此,需要事先估测出目标属性.但是,该取样方法虽然麻烦,其正确率却比随机取样要高很多,实际查询的速度也是非常快的.在数据挖掘取样中,由于均匀取样有其固有缺点,而偏倚取样就是在这种形势下产生的,它能有效弥补均匀取样的缺点,二者都有其适宜的数据挖掘.均匀取样和偏倚取样相互弥补.目前,已经有许多成功的数据挖掘案例,大大推动了数据挖掘技术的发展,推动社会进步.比如说,目前人们常用的S PS S软件就是一种针对大数据集的数据分析软件,它运用的是均匀取样方法来实现数据分析的.3数据挖掘取样方法选择的影响因素在数据挖掘取样方法的选择上,主要有以下几个影响因素:第一,根据数据集的情况是选择均匀取样还是偏倚取样.第二,取样的速度也是取样方法选择的一个重要影响因素.第三,样本集的大小.第四,是否有确定性算法和随机性算法.第五,是否有处理删除的能力.比如说:只能进行插入处理,或是能够进行微量的插入和删除处理,或是能够随机根据情况的变化而进行大量的插入和删除处理.第六,取样的尺寸是否有明确的界限值.第七,是否适用于数据挖掘模型.4数据挖掘取样方法的发展方向随着社会经济的快速发展,各行各业对数据挖掘的要求越来越高,对取样方法的要求也越来越高,渴望能够有更多高质量的取样方法运用于数据挖掘中,从而促进自身的健康发展.Brown P G和Haas P J提出了一种均匀取样思想,该取样思想能并行处理大量划分后的数据流,并对这些数据流进行合并近似查询,但是,它却不具备任何的插入、删除处理能力.Dash等人提出了一种单遍扫描算法,该算法可以运用于噪声环境中的大数据处理,它可以运用到关联规则、聚类规则和分类规则的数据挖掘,但是它要求数据离散格式化.目前,在取样方法上,任何一种方法都不是十全十美的,都存在一定的缺点和优势.在未来,数据挖掘的取样方法还将不断发展、进步,可以运用到更多的数据环境中,比如说,取样方法运用到图形的数据挖掘上.虽然说传统取样方法在近现代得到了很大的发展,但是,随着社会经济的快速发展,传统取样方法还是有很大发展空间的,面临的挑战也越来越多,只有不断运用先进科学技术,不断实现取样技术的创新,才能促进数据挖掘的发展,促进社会经济的发展.在未来,数据挖掘的取样方法主要发展方向为:第一,在小样本集中获得较精确的数据挖掘结果,以及如何根据实际情况的需要在保证数据挖掘结果准确性的基础上尽量缩小样本集.第二,运用于滑动窗口的取样当地研究.第三,如何扩展取样方法的插入、删除处理能力,研究取样方法的随意性插入、删除.第四,在取样上,一般优先选择均匀取样,实在不适合时再采用偏倚取样,那么,偏倚取样的算法将是未来的一个重要研究方向.数据挖掘取样正面临着巨大的挑战,其发展空间广阔,还需要相关人员不断研发和创新,运用更多现金科学技术和思想,实现取样方法的革新,并将其运用于生产中,促进生产力的提高,促进人类社会进步.5结束语数据挖掘已在社会经济发展中显现其独特魅力,而取样方法则是制约数据挖掘结果正确性和精确性的一个重要要素,在未来有非常广阔的发展空间.运用合适的取样方法,可以大大提高数据挖掘的效率,企业可以在大量纷繁复杂的数据中迅速找出有价值的信息,促进企业在激烈的市场竞争中做出正确决策,促进企业的健康发展.同时,正确的取样方法还能完善数据挖掘的计算流程.———————————————————参考文献:〔1〕胡文瑜,蔡文培.数据挖掘取样方法的衡量与选用研究[J].福建工程学院学报,2011,9(4).〔2〕胡文瑜,孙志挥,吴英杰.数据挖掘取样方法研究[J].计算机研究与发展,2011,48(1).〔3〕胡文瑜,孙志挥,张柏礼.分布式数据挖掘中的最优K相异性取样技术[J].东南大学学报(自然科学版),2008,38 (3).〔4〕陈阳.数据挖掘取样方法研究[J].城市建设理论研究(电子版),2013(22).11--. All Rights Reserved.。

数据挖掘中的关键词抽取算法研究及实验结果分析引言：在当今大数据时代，海量的信息使得寻找、过滤和组织信息变得越来越重要。

关键词抽取是一种重要的数据挖掘技术，它可以从文本中提取出具有代表性和重要性的关键词或短语，帮助人们理解和组织信息。

本文将重点关注数据挖掘中的关键词抽取算法的研究及实验结果分析。

一、关键词抽取算法的研究1. 频率统计算法：频率统计算法是一种简单而有效的关键词抽取方法。

它通过统计文档中词语出现的次数或频率来判断其重要性。

常用的方法有词频（TF）和逆文档频率（IDF）。

2. 文本分析算法：文本分析算法通过分析文本中的语义、上下文、词组结构等信息来抽取关键词。

常用的文本分析算法包括基于词性标注的关键词抽取算法、基于词语相似度的关键词抽取算法以及基于词组结构的关键词抽取算法。

3. 主题模型算法：主题模型算法通过对文本进行主题建模，抽取与主题相关的关键词。

常用的主题模型算法包括Latent Dirichlet Allocation（LDA）、Probabilistic Latent Semantic Analysis（pLSA）等。

二、实验设计与方法1. 数据集：选择一个包含大量文本的数据集，如新闻文章集、论文集等。

确保数据集的文本类型和领域多样性，以充分考察各种关键词抽取算法的适用性。

2. 实验流程：首先，对选定的数据集进行预处理，包括分词、去除停用词、词干化等。

然后，针对不同的关键词抽取算法，利用各自的特征和计算方法进行关键词抽取。

最后，评估抽取结果是否准确和有效。

3. 评估指标：选择合适的评估指标来评估不同算法的抽取结果。

常用的评估指标包括准确率、召回率、F值等。

三、实验结果分析根据实验设计与方法，对比分析不同关键词抽取算法在选定的数据集上的实验结果。

评估指标的高低可以反映算法的效果。

初步实验结果表明：1. 频率统计算法在文本分析任务中表现不错，尤其适用于短文本的关键词抽取。

2. 文本分析算法在利用语义和上下文信息进行关键词抽取时表现良好，对长文本和专业领域文本的关键词抽取效果较好。