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聚类取样（Cluster Sampling）又称 整群抽样。是将总体中各单位归并成若干个互不交叉、互不重复的集合，称之为群；然后以群为抽样单位抽取样本的一种抽样方式。应用整群抽样时，要求各群有较好的代表性，即群内各单位的差异要大，群间差异要小。 [1]
2020年9月7日 · Cluster sampling is a method of probability sampling that is often used to study large populations, particularly those that are widely geographically dispersed. Researchers usually use pre-existing units such as schools or cities as their clusters. Table of contents. How to cluster sample. Multistage cluster sampling. Advantages and disadvantages.
In statistics, cluster sampling is a sampling plan used when mutually homogeneous yet internally heterogeneous groupings are evident in a statistical population. It is often used in marketing research. In this sampling plan, the total population is divided into these groups (known as clusters) and a simple random sample of the groups is selected.
2023年7月31日 · A cluster sample is a sampling method where the researcher divides the entire population into separate groups, or clusters. Then, a random sample of these clusters is selected. All observations within the chosen clusters are included in the sample. This method is typically used when the population is large, widely dispersed, and inaccessible.
Cluster sampling is a method of obtaining a representative sample from a population that researchers have divided into groups. An individual cluster is a subgroup that mirrors the diversity of the whole population while the set of clusters are similar to each other.
2014年6月17日 · 整群抽样 (Cluster sampling) [ 编辑] 什么是整群抽样. 整群抽样又称 聚类抽样 。 是将总体中各单位归并成若干个互不交叉、互不重复的集合，称之为群；然后以群为 抽样单位 抽取样本的一种抽样方式。 应用整群抽样时，要求各群有较好的代表性，即群内各单位的差异要大，群间差异要小。 [ 编辑] 整群抽样的优缺点. 整群抽样的优点是实施方便、节省经费； 整群抽样的缺点是往往由于不同群之间的差异较大，由此而引起的 抽样误差 往往大于 简单随机抽样 。 [ 编辑] 整群抽样的实施步骤. 先将总体分为i个群，然后从i个群中随机抽取若干个群，对这些群内所有的或部分选中的 个体 或单元均进行调查。 抽样过程可分为以下几个步骤： 一、确定分群的标准。
聚類分析 （英語： Cluster analysis ）亦稱為 集群分析 ，是對於統計 資料分析 的一門技術，在許多領域受到廣泛應用，包括 機器學習 ， 資料探勘 ， 圖型識別 ， 圖像分析 以及 生物資訊 。 聚類是把相似的對象通過靜態 分類 的方法分成不同的組別或者更多的 子集 （subset），這樣讓在同一個子集中的成員對象都有相似的一些屬性，常見的包括在 坐標系 中更加短的空間距離等。 一般把資料聚類歸納為一種 非監督式學習 。 定義 [ 編輯] 「聚類 (clustering)」的概念不能精確定義，這也是為什麼聚類演算法眾多的原因之一 [1] 。 聚類問題的共同點就是有一組資料對象。 然而，不同的研究人員採用不同的聚類模型，並且對於這些聚類模型中的每一個，可以再給出不同的演算法。
