【摘 要】
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动态抽样在缩减数据规模、提高数据分析效率方面表现优异,传统的动态抽样方法在设计抽样方案时,很少同时考虑总体的数据特征和后续数据分析的需要,抽样方式单一,难以满足复杂
【机 构】
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浙江师范大学,经济与管理学院,浙江金华321004;浙江师范大学,学生处,浙江金华321004
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动态抽样在缩减数据规模、提高数据分析效率方面表现优异,传统的动态抽样方法在设计抽样方案时,很少同时考虑总体的数据特征和后续数据分析的需要,抽样方式单一,难以满足复杂数据分析的需求.鉴于此,文章设计了基于数据学习的三种动态抽样方式,将动态抽样看成是学习总体某方面数据特征的过程,当样本的相关特征测度达到一定精度时,抽样过程结束.实验结果表明:对同一个总体而言,不同的数据分析任务需要从总体中提取不同的数据特征,从而需要选取不同的动态抽样策略,不同抽样策略获得的样本,其数据特征差异巨大;基于数据学习的动态抽样方法在保证抽样精度的前提下,缩减数据规模明显.
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