1.背景

採样算法是机器学习中比較经常使用，也比較easy实现的（出去分层採样）。经常使用的採样算法有下面几种（来自百度知道）：

一、单纯随机抽样（simple random sampling）

将调查整体所有观察单位编号，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。

长处：操作简单，均数、率及对应的标准误计算简单。 

缺点：整体较大时，难以一一编号。

二、系统抽样（systematic sampling）

又称机械抽样、等距抽样，即先将整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。

长处：易于理解、简便易行。

缺点：整体有周期或增减趋势时，易产生偏性。

三、整群抽样(cluster sampling)

整体分群。再随机抽取几个群组成样本，群内所有调查。

长处：便于组织、节省经费。

缺点：抽样误差大于单纯word=%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E6%8A%BD%E6%A0%B7&fr=qb_search_exp&ie=utf8" rel="nofollow" data-word="1" log="pos:innerLink">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。将整体分为若干个类别，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。

长处：样本代表性好。word=%E6%8A%BD%E6%A0%B7%E8%AF%AF%E5%B7%AE&fr=qb_search_exp&ie=utf8" rel="nofollow" data-word="3" log="pos:innerLink">抽样误差降低。

以上四种基本word=%E6%8A%BD%E6%A0%B7%E6%96%B9%E6%B3%95&fr=qb_search_exp&ie=utf8" rel="nofollow" data-word="4" log="pos:innerLink">抽样方法都属单阶段抽样。实际应用中常依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通常是：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)

測试结果就不单独上图了，測试集和代码都提供下载。有兴趣能够去看一下。

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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* 本文来自博客 “李博Garvin“

* 转载请标明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod

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巴特西

【机器学习算法-python实现】採样算法的简单实现

1.背景

2.代码实现

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