reservoir sampling
时间: 2023-04-29 10:06:40 浏览: 86
“蓄水池抽样”(reservoir sampling)是一种随机抽样的方法,应用于需要在不知道数据总量的情况下从数据流中抽取指定数量的数据样本的情况。这种方法可以通过不依赖于先前观察到的数据而从无限或非常大的数据流中进行抽样。它的主要思想是在数据流的前n个元素中随机选取一个作为“蓄水池”,然后从第n+1个元素开始,每个元素以1/n的概率替换“蓄水池”中的元素。最后形成的“蓄水池”即为所需的样本。
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r sampling库
Reservoir Sampling(蓄水池采样)算法是一种用于从一个未知大小的数据集中采样固定大小的样本的算法。其原理是使用一个固定大小的采样池,依次遍历数据集,并以一定的概率选择当前元素进入采样池,保证每个元素被选中的概率相等。
在给定一个采样大小K的情况下,算法首先将前K个元素直接放入采样池。然后,对于第K+1个元素开始,以K/i的概率选择当前元素进入采样池,其中i是当前元素的索引。
下面是一个用Java实现的Reservoir Sampling算法的示例代码:
```java
public class ReservoirSampling {
private int[] pool; // 所有数据
private final int N = 100000; // 数据规模
private Random random = new Random();
public ReservoirSampling() {
// 初始化
pool = new int[N];
for (int i = 0; i < N; i++) {
pool[i] = i;
}
}
public int[] sampling(int K) {
int[] result = new int[K];
for (int i = 0; i < K; i++) {
// 前 K 个元素直接放入数组中
result[i] = pool[i];
}
for (int i = K; i < N; i++) {
// K+1 个元素开始进行概率采样
int r = random.nextInt(i + 1);
// 这里其实就是K/i的体现
if (r < K) {
result[r] = pool[i];
}
}
return result;
}
}
```
分布式水库抽样python
分布式水库抽样(Distributed Reservoir Sampling)是一种在分布式系统中进行随机抽样的算法。下面是一个 Python 实现:
```python
import random
import itertools
def distributed_reservoir_sampling(stream, k, num_workers):
"""
分布式水库抽样算法
:param stream: 数据流
:param k: 抽样大小
:param num_workers: 工作节点数
:return: 抽样结果
"""
# 每个节点的抽样大小
s = k // num_workers
# 每个节点的水库
reservoirs = [[] for _ in range(num_workers)]
# 每个节点的计数器
counters = [0] * num_workers
# 分配数据到各个节点
for i, item in enumerate(stream):
j = i % num_workers
if len(reservoirs[j]) < s:
reservoirs[j].append(item)
else:
r = random.randint(0, i)
if r < s:
reservoirs[j][random.randint(0, s - 1)] = item
counters[j] += 1
# 合并各个节点的水库
samples = list(itertools.chain(*reservoirs))
# 对合并后的水库进行随机排序
random.shuffle(samples)
# 对合并后的水库进行最终抽样
return samples[:k]
```
这个算法的基本思想是将数据流分配到多个工作节点上,每个节点维护一个大小为 $s$ 的水库,然后对每个节点的水库进行水库抽样。最后将各个节点的水库合并起来,对合并后的水库进行最终抽样。