Java数据采样算法详解与实现81

在数据处理领域，尤其是在大数据场景下，直接处理全部数据往往成本高昂且效率低下。这时，数据采样技术就显得尤为重要。它能够从海量数据中抽取有代表性的样本，用于分析、建模和测试等目的。本文将深入探讨几种常用的数据采样算法，并提供相应的Java代码实现，帮助读者理解和应用这些算法。

数据采样算法的目标是获取一个能够准确反映总体数据特征的子集。采样方法的选择取决于数据的特点和分析目标。常见的采样方法包括简单随机采样、分层采样、系统采样和Reservoir Sampling等。

1. 简单随机采样 (Simple Random Sampling)

简单随机采样是最基础的采样方法，它保证每个数据点被选中的概率相等。在Java中，可以使用类实现简单随机采样：```java
import ;
import ;
import ;
public class SimpleRandomSampling {
public static List simpleRandomSampling(List data, int sampleSize) {
if (sampleSize >= () || sampleSize

2025-06-01

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