資料介紹
機器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)者專注于機器學(xué)習(xí)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(xùn)練樣本數(shù)據(jù)選擇是機器學(xué)習(xí)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(xùn)練樣本質(zhì)量,進而獲得更妤的學(xué)習(xí)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(xùn)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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