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機器學習作為數據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，還包括對數據的分析處理。面對大量數據的挑戰，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據的選擇和數據集的縮減，這兩方面的研究工作是并行的。訓練樣本數據選擇是機器學習的一個硏究熱點，通過對樣本數據的有效選擇，提取更具有信息量的樣本，剔除冗余樣本和噪聲數據，從而提高訓練樣本質量，進而獲得更妤的學習性能。文中就目前存在的樣本數據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、基于近鄰分類規則的方法這三大類以及其他相關數據選擇方法4個方面對日前存在的方法進行總結和分析對比，并對訓練樣本數據選擇方法存在的問題和未來研究方向提出一些總結和展望。
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