資料探勘中常用的取樣方法
近期看了一些關於資料取樣的資料，順便研究了一下SAS EM模組Sampling節點，SAS EM裡提供了隨機取樣，等距取樣，分層取樣以及聚類取樣等集中取樣方法，這裡分別介紹一下[@more@]
在資料探勘的資料分析階段，資料量通常都很大，一般為幾十萬甚至上百萬。透過資料分析，使用者可以瞭解資料集的特徵，變數特徵，並對資料進行初步的處理，以便在建模階段有導向的提取特徵變數進行建模。但如果建模的資料量過大，一方面要對所有資料進行訓練，時間上很難滿足，另一方面，資料量過大，容易造成模型的過度擬合。因此在建模之前對資料進行取樣在資料探勘過程中是十分必要的。
常用的資料取樣方法可以分成兩類：
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