1.背景
采样算法是机器学习中比较常用，也比较容易实现的（出去分层采样）。常用的采样算法有以下几种（来自百度知道）：
一、单纯随机抽样（simple random sampling） 将调查总体全部观察单位编号，再用抽签法或随机数字表随机抽取部分观察单位组成样本。 优点：操作简单，均数、率及相应的标准误计算简单。 缺点：总体较大时，难以一一编号。 二、系统抽样（systematic sampling） 又称机械抽样、等距抽样，即先将总体的观察单位按某一顺序号分成n个部分，再从第一部分随机抽取第k号观察单位，依次用相等间距，从每一部分各抽取一个观察单位组成样本。 优点：易于理解、简便易行。 缺点：总体有周期或增减趋势时，易产生偏性。 三、整群抽样(cluster sampling) 总体分群，再随机抽取几个群组成样本，群内全部调查。 优点：便于组织、节省经费。 缺点：抽样误差大于单纯随机抽样。 四、分层抽样（stratified sampling） 先按对观察指标影响较大的某种特征，将总体分为若干个类别，再从每一层内随机抽取一定数量的观察单位，合起来组成样本。有按比例分配和最优分配两种方案。 优点：样本代表性好，抽样误差减少。 以上四种基本抽样方法都属单阶段抽样，实际应用中常根据实际情况将整个抽样过程分为若干阶段来进行，称为多阶段抽样。 各种抽样方法的抽样误差一般是：整群抽样≥单纯随机抽样≥系统抽样≥分层抽样
2.代码实现
无放回抽样：随机抽样（RandomSampling）
和系统抽样(SystematicSampling)。
有放回抽样：随机抽样(RepetitionRandomSampling)。
'''
Sampling archive
@author: Garvin Li
'''
import random
def loadDataSet(fileName): #general function to parse tab -delimited floats
dataMat = [] #assume last column is target value
fr = open(fileName)
for line in fr.readlines():
curLine = line.strip().split('\t')
# fltLine = map(float,curLine) #map all elements to float()
dataMat.append(curLine)
return dataMat
def RandomSampling(dataMat,number):
try:
slice = random.sample(dataMat, number)
return slice
except:
print 'sample larger than population'
def RepetitionRandomSampling(dataMat,number):
sample=[]
for i in range(number):
sample.append(dataMat[random.randint(0,len(dataMat)-1)])
return sample
def SystematicSampling(dataMat,number):
length=len(dataMat)
k=length/number
sample=[]
i=0
if k>0 :
while len(sample)!=number:
sample.append(dataMat[0+i*k])
i+=1
return sample
else :
return RandomSampling(dataMat,number)
if __name__=='__main__':
dataMat=loadDataSet('/Users/hakuri/Desktop/data1.txt')
# print RandomSampling(dataMat,7)
# RepetitionSampling(dataMat,4)
print SystematicSampling(dataMat,9)
测试结果就不单独上图了，测试集和代码都提供下载，有兴趣可以去看一下。
过一段把高级聚类算法写好，实现一下分层抽样。
下载地址：点击我
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