Abstract Appeal val i övervakad maskininlärning, ofta kallad dataminskning, syftar till att avgöra vilka fall från utbildningen som bör behållas för vidare användning under inlärningsprocessen. Val av instans kan resultera i ökad kapacitet och generalisering egenskaper i inlärningsmodellen, kortare tid av inlärningsprocessen, eller det kan hjälpa till att skala upp till stora datakällor. I dokumentet föreslås en klusterbaserad instansvalsmetod med inlärningsprocessen som utförs av teamet av agenter och diskuterar dess fyra varianter. Det grundläggande antagandet är att exempelurvalet görs efter det att utbildningsuppgifterna har grupperats i kluster. För att validera det föreslagna tillvägagångssättet och för att undersöka hur den klustermetod som används påverkar klassificeringens kvalitet har beräkningsförsöket utförts. Nyckelord Maskininlärning · Datautvinning · Val av instans · Multiagentsystem Att lära sig av exempel är fortfarande det viktigaste paradigmet för maskininlärning. Problemet med att lära sig från data, enligt [7], kan formuleras enligt följande: Med tanke på en datauppsättning D, en uppsättning hypoteser H, ett prestandakriterium P, läralgoritm L utgångar en hypotes h  på H som optimerar P. Data D består av N utbildningsexempel, även kallade instanser. Varje exempel beskrivs med en uppsättning A av n attribut. Målet med lärande är att producera en hypotes som optimerar prestandakriteriet. I ansökan om mönsterklassificering är h en klassificeringskod (dvs. beslutsträd, artificiella neurala nätverk, naiva Bayes, k-neerest granne, etc.) som har inducerats baserat på utbildningen uppsättning D. Forskningsarbete inom området maskininlärning har resulterat i utvecklingen av många metoder och algoritmer för klassificeringsproblem [46, 51]. Ett av de senaste fokusen för sådan forskning inkluderar metoder för att välja relevant information som ska användas inom I. Czarnowski (B)
Återigen, för stora datauppsättningar, när antalet funktioner är stort, ""kvaliteten på centroider kan vara dålig" REF.
Cluster-based instance selection for machine classification
{'venue': 'Knowledge and Information Systems', 'journal': 'Knowledge and Information Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}