随机采样、分层采样、聚类采样分别是什么，举例说明

随机采样、分层采样、聚类采样是统计学中常用的三种抽样方法。

1. 随机采样是指从总体中随机地抽取样本，每个样本具有相同的被选中的机会。例如，在进行市场调查时，从一个城市的电话号码列表中随机抽取一些电话号码进行问卷调查，这就是随机采样。

2. 分层采样是指将总体分成若干个层次，然后在每个层次中分别进行随机抽样。例如，在进行一项调查时，将所有被调查者按照年龄分为不同的层次，然后在每个年龄层次中进行随机抽样，这就是分层采样。

3. 聚类采样是指将总体分成若干个聚类，然后从每个聚类中随机地抽取一部分作为样本。例如，在进行一项地理调查时，将一个城市分成若干个区域，然后从每个区域中随机抽取一些样本进行调查，这就是聚类采样。

以上三种抽样方法各有特点，可以根据具体情况选择合适的方法。

相关问题

聚类采样python代码

以下是一个例子聚类采样Python代码：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 生成一些样本数据
X = np.random.rand(100, 2)

# 聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=4).fit(X)

# 获取簇中心
centers = kmeans.cluster_centers_

# 获取簇标签
labels = kmeans.labels_

# 对每个簇进行过采样
over_sampled_data = []
for i in range(len(centers)):
    cluster_data = X[labels == i]
    centroid = centers[i]
    num_samples_to_add = 100 - len(cluster_data)
    synthetic_samples = np.random.multivariate_normal(mean=centroid, cov=np.eye(2), size=num_samples_to_add)
    over_sampled_data.append(np.vstack((cluster_data, synthetic_samples)))

# 将所有的过采样数据合并
over_sampled_data = np.vstack(over_sampled_data)

该代码使用KMeans算法对随机生成的样本数据进行聚类，并且对每个簇进行过采样以平衡数据。对于每个簇，该代码首先获取该簇的簇中心，然后用多元正态分布在该簇的簇中心周围生成合成样本以达到过采样的目的。最后，该代码将所有的过采样数据合并为一个数据集。

聚类欠采样python

聚类欠采样是一种常用的数据降维技术，可以用于解决类别不平衡的问题。在Python中，可以使用scikit-learn库中的ClusterCentroids来实现聚类欠采样。

下面是一个简单的示例代码：

from sklearn.datasets import make_classification
from imblearn.under_sampling import ClusterCentroids

# 生成不平衡的数据集
X, y = make_classification(n_classes=2, class_sep=2,
                            weights=[0.1, 0.9], n_informative=3,
                            n_redundant=1, flip_y=0, n_features=20,
                            n_clusters_per_class=1, n_samples=1000,
                            random_state=10)

# 使用聚类欠采样
cc = ClusterCentroids(random_state=0)
X_resampled, y_resampled = cc.fit_resample(X, y)

在这个示例中，我们首先生成了一个不平衡的二分类数据集，然后使用ClusterCentroids对其进行聚类欠采样。最后，我们得到了一个新的平衡数据集X_resampled和y_resampled。

需要注意的是，聚类欠采样可能会导致数据信息的损失，因此需要根据具体情况来选择合适的降维技术。