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機器學習作為數(shù)據(jù)挖掘中一種重要的工具，不只是對人的認知學習過程的探索，還包括對數(shù)據(jù)的分析處理。面對大量數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，目前一部分學者專注于機器學習算法的改進和開拓，另一部分研究人員則致力于樣本數(shù)據(jù)的選擇和數(shù)據(jù)集的縮減，這兩方面的研究工作是并行的。訓練樣本數(shù)據(jù)選擇是機器學習的一個硏究熱點，通過對樣本數(shù)據(jù)的有效選擇，提取更具有信息量的樣本，剔除冗余樣本和噪聲數(shù)據(jù)，從而提高訓練樣本質(zhì)量，進而獲得更妤的學習性能。文中就目前存在的樣本數(shù)據(jù)選擇方法進行綜述研究，從基于抽樣的方法、基于聚類的方法、基于近鄰分類規(guī)則的方法這三大類以及其他相關(guān)數(shù)據(jù)選擇方法4個方面對日前存在的方法進行總結(jié)和分析對比，并對訓練樣本數(shù)據(jù)選擇方法存在的問題和未來研究方向提出一些總結(jié)和展望。
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