近邻分类法实例选择算法优化：ISCC与IISDC

"基于欧式距离的实例选择算法研究 (2010年)，该研究针对近邻分类法在训练分类器时存在的存储和运行效率问题，提出了两种新的实例选择算法：迭代类别实例选择算法 (ISCC) 和基于同类和异类的迭代实例选择算法 (IISDC)。这两种算法通过评估实例的分类能力来筛选和删除数据，它们的时间复杂度为 O(n^2)。实验结果显示，ISCC 和 IISDC 在压缩比和分类精度上超越了 FCNN、ICF 和 ENN 等传统算法。" 本文主要探讨了在机器学习领域，尤其是近邻分类法中如何优化训练数据集的问题。传统的近邻分类法要求保存所有训练数据，这可能导致高存储需求和计算时间。为解决这一问题，作者韩光辉提出了两种实例选择算法，即ISCC（Iterative Category Instance Selection）和IISDC（Iterative Instance Selection based on Same and Different Classes）。这两种算法的核心思想是通过构建分类能力评价函数，对每个实例的分类性能进行量化，然后保留分类能力强的实例，去除那些分类能力弱的实例。 ISCC算法关注实例所属类别，而IISDC算法则同时考虑同类和异类实例的影响。两者均采用了迭代的方式来逐步优化数据集，其时间复杂度为O(n^2)，意味着算法复杂度与数据集大小的平方成正比，虽然这在大数据集上可能会较为耗时，但在一定规模的数据集上仍然可接受。 实验部分对比了ISCC和IISDC算法与经典算法FCNN（Fixed-Cardinality Nearest Neighbor）、ICF（Information Content-based Feature Selection）和ENN（Edit Distance with Noise）的性能。结果显示，ISCC和IISDC在数据压缩比和分类准确性方面表现更优，证明了这两种新算法的有效性和实用性。 实例选择算法的关键在于保持数据集的代表性，同时减小其大小，以提高分类器的效率。原型法和关键子集法是实例选择的两大类方法，前者通过创造新实例，后者则侧重于从原始数据中挑选。文章提到了基于启发式搜索的算法，如蒙特卡罗、遗传算法等，但这些方法的性能受到参数设置和随机性的影响。 消除噪声实例的方法、基于CNN系列的方法和基于实例邻域的方法是实例选择中的三种主要策略。消除噪声可以提升分类精度，CNN系列算法则深入考虑每个实例在数据分布中的位置，而基于实例邻域的方法则关注实例的局部环境。 本文的研究为近邻分类法提供了一种有效的数据压缩手段，通过实例选择提高了分类效率，对于大数据集的学习和应用具有重要意义。这些方法可以应用于各种机器学习场景，尤其是在资源有限或者对实时性要求较高的情况下。