Abstract-Random kolonnprovtagning är inte garanterad att ge data skisser som bevarar de underliggande strukturerna av data och får inte ta tillräckligt prov från mindre befolkade datakluster. Dessutom, adaptiv provtagning kan ofta ge exakt låg rang approximationer, men kan hamna i brist på att producera beskrivande data skisser, särskilt när klustercentra är linjärt beroende. Motiverad av detta, introducerar denna bokstav en ny randomiserad kolonn provtagningsverktyg dubbade rumsliga slumpmässig provtagning (SRS), där datapunkter provtas baserat på deras närhet till slumpmässigt utvalda punkter på enheten sfären. Den mest övertygande egenskapen hos SRS är att motsvarande sannolikhet för provtagning från ett givet datakluster är proportionell mot den yta som klustret upptar på enhetssfären, oberoende av klusterpopulationens storlek. Även om den är helt randomiserad, SRS visas tillhandahålla beskrivande och balanserade data representationer. Den föreslagna idén tar upp ett trängande behov inom datavetenskap och har potential att inspirera många nya tillvägagångssätt för analys av stordata.
I REF föreslog vi ett nytt dataprovtagningsverktyg, Dubbed Spatial Random Sampling (SRS).
Spatial Random Sampling: A Structure-Preserving Data Sketching Tool
{'venue': 'IEEE Signal Processing Letters', 'journal': 'IEEE Signal Processing Letters', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}