siavash/Mehvar
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity

First Initialization

Browse Source
This commit is contained in:
aliakbar
2026-06-29 15:32:24 +03:30
commit 29c2add74e
105 changed files with 13177 additions and 0 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files
projects/2026-04-18_00-53-56/node_L1_3_graph/propositions.csv
+14
View File
@@ -0,0 +1,14 @@
proposition_id,sentence,proposition_text
1,"الگوریتم های طبقه بندی به شکل وسیعی در دامنه های مختلف استفاده می¬شوند، از آن جمله برخی از کاربردهایی آنها عبارت اند از پیشگویی ورشکستگی [5]، پیشگویی سرطان [6]، تشخیص چهره [7]، تشخیص کلاه برداری [8]و پیشگویی خرابی نرم افزار [9]. جهت کارایی و عملکرد بهتر در راستای کاربردهایی مذکور بعلاوه¬ی کاربردهای زیادی دیگر، الگوریتم¬هایی طبقه بندی نیاز به مجموعه داده¬های کوچک¬تر و خالص¬تر دارند که با استفاده از روش¬هایی کاهش نمونه روی مجموعه داده¬های اصلی بدست می¬آیند.
در فرایند استخراج، طبقه¬بندی اطلاعات ما با انبوهی از داده¬ها مواجه هستیم، این داده ها شامل داده¬های بی¬تاثیر و یا داده¬هایی با برچسب گزاری اشتباه هستند، این مشکلات سبب می¬گردد که فرایند یادگیری ماشین (مدل) بسیار طولانی شده و همچین به علت داده¬های نویزی دقت پیشگویی ماشین کاهش یابد .",الگوریتم‌های طبقه‌بندی در دامنه‌های مختلف استفاده می‌شوند
2,"الگوریتم های طبقه بندی به شکل وسیعی در دامنه های مختلف استفاده می¬شوند، از آن جمله برخی از کاربردهایی آنها عبارت اند از پیشگویی ورشکستگی [5]، پیشگویی سرطان [6]، تشخیص چهره [7]، تشخیص کلاه برداری [8]و پیشگویی خرابی نرم افزار [9]. جهت کارایی و عملکرد بهتر در راستای کاربردهایی مذکور بعلاوه¬ی کاربردهای زیادی دیگر، الگوریتم¬هایی طبقه بندی نیاز به مجموعه داده¬های کوچک¬تر و خالص¬تر دارند که با استفاده از روش¬هایی کاهش نمونه روی مجموعه داده¬های اصلی بدست می¬آیند.
در فرایند استخراج، طبقه¬بندی اطلاعات ما با انبوهی از داده¬ها مواجه هستیم، این داده ها شامل داده¬های بی¬تاثیر و یا داده¬هایی با برچسب گزاری اشتباه هستند، این مشکلات سبب می¬گردد که فرایند یادگیری ماشین (مدل) بسیار طولانی شده و همچین به علت داده¬های نویزی دقت پیشگویی ماشین کاهش یابد .",پیشگویی ورشکستگی از کاربردهای الگوریتم‌های طبقه‌بندی است
3,"الگوریتم های طبقه بندی به شکل وسیعی در دامنه های مختلف استفاده می¬شوند، از آن جمله برخی از کاربردهایی آنها عبارت اند از پیشگویی ورشکستگی [5]، پیشگویی سرطان [6]، تشخیص چهره [7]، تشخیص کلاه برداری [8]و پیشگویی خرابی نرم افزار [9]. جهت کارایی و عملکرد بهتر در راستای کاربردهایی مذکور بعلاوه¬ی کاربردهای زیادی دیگر، الگوریتم¬هایی طبقه بندی نیاز به مجموعه داده¬های کوچک¬تر و خالص¬تر دارند که با استفاده از روش¬هایی کاهش نمونه روی مجموعه داده¬های اصلی بدست می¬آیند.
در فرایند استخراج، طبقه¬بندی اطلاعات ما با انبوهی از داده¬ها مواجه هستیم، این داده ها شامل داده¬های بی¬تاثیر و یا داده¬هایی با برچسب گزاری اشتباه هستند، این مشکلات سبب می¬گردد که فرایند یادگیری ماشین (مدل) بسیار طولانی شده و همچین به علت داده¬های نویزی دقت پیشگویی ماشین کاهش یابد .",پیشگویی سرطان از کاربردهای الگوریتم‌های طبقه‌بندی است
4,"الگوریتم های طبقه بندی به شکل وسیعی در دامنه های مختلف استفاده می¬شوند، از آن جمله برخی از کاربردهایی آنها عبارت اند از پیشگویی ورشکستگی [5]، پیشگویی سرطان [6]، تشخیص چهره [7]، تشخیص کلاه برداری [8]و پیشگویی خرابی نرم افزار [9]. جهت کارایی و عملکرد بهتر در راستای کاربردهایی مذکور بعلاوه¬ی کاربردهای زیادی دیگر، الگوریتم¬هایی طبقه بندی نیاز به مجموعه داده¬های کوچک¬تر و خالص¬تر دارند که با استفاده از روش¬هایی کاهش نمونه روی مجموعه داده¬های اصلی بدست می¬آیند.
در فرایند استخراج، طبقه¬بندی اطلاعات ما با انبوهی از داده¬ها مواجه هستیم، این داده ها شامل داده¬های بی¬تاثیر و یا داده¬هایی با برچسب گزاری اشتباه هستند، این مشکلات سبب می¬گردد که فرایند یادگیری ماشین (مدل) بسیار طولانی شده و همچین به علت داده¬های نویزی دقت پیشگویی ماشین کاهش یابد .",تشخیص چهره از کاربردهای الگوریتم‌های طبقه‌بندی است
5,"الگوریتم های طبقه بندی به شکل وسیعی در دامنه های مختلف استفاده می¬شوند، از آن جمله برخی از کاربردهایی آنها عبارت اند از پیشگویی ورشکستگی [5]، پیشگویی سرطان [6]، تشخیص چهره [7]، تشخیص کلاه برداری [8]و پیشگویی خرابی نرم افزار [9]. جهت کارایی و عملکرد بهتر در راستای کاربردهایی مذکور بعلاوه¬ی کاربردهای زیادی دیگر، الگوریتم¬هایی طبقه بندی نیاز به مجموعه داده¬های کوچک¬تر و خالص¬تر دارند که با استفاده از روش¬هایی کاهش نمونه روی مجموعه داده¬های اصلی بدست می¬آیند.
در فرایند استخراج، طبقه¬بندی اطلاعات ما با انبوهی از داده¬ها مواجه هستیم، این داده ها شامل داده¬های بی¬تاثیر و یا داده¬هایی با برچسب گزاری اشتباه هستند، این مشکلات سبب می¬گردد که فرایند یادگیری ماشین (مدل) بسیار طولانی شده و همچین به علت داده¬های نویزی دقت پیشگویی ماشین کاهش یابد .",تشخیص کلاه‌برداری از کاربردهای الگوریتم‌های طبقه‌بندی است
6,"الگوریتم های طبقه بندی به شکل وسیعی در دامنه های مختلف استفاده می¬شوند، از آن جمله برخی از کاربردهایی آنها عبارت اند از پیشگویی ورشکستگی [5]، پیشگویی سرطان [6]، تشخیص چهره [7]، تشخیص کلاه برداری [8]و پیشگویی خرابی نرم افزار [9]. جهت کارایی و عملکرد بهتر در راستای کاربردهایی مذکور بعلاوه¬ی کاربردهای زیادی دیگر، الگوریتم¬هایی طبقه بندی نیاز به مجموعه داده¬های کوچک¬تر و خالص¬تر دارند که با استفاده از روش¬هایی کاهش نمونه روی مجموعه داده¬های اصلی بدست می¬آیند.
در فرایند استخراج، طبقه¬بندی اطلاعات ما با انبوهی از داده¬ها مواجه هستیم، این داده ها شامل داده¬های بی¬تاثیر و یا داده¬هایی با برچسب گزاری اشتباه هستند، این مشکلات سبب می¬گردد که فرایند یادگیری ماشین (مدل) بسیار طولانی شده و همچین به علت داده¬های نویزی دقت پیشگویی ماشین کاهش یابد .",پیشگویی خرابی نرم‌افزار از کاربردهای الگوریتم‌های طبقه‌بندی است
7,"الگوریتم های طبقه بندی به شکل وسیعی در دامنه های مختلف استفاده می¬شوند، از آن جمله برخی از کاربردهایی آنها عبارت اند از پیشگویی ورشکستگی [5]، پیشگویی سرطان [6]، تشخیص چهره [7]، تشخیص کلاه برداری [8]و پیشگویی خرابی نرم افزار [9]. جهت کارایی و عملکرد بهتر در راستای کاربردهایی مذکور بعلاوه¬ی کاربردهای زیادی دیگر، الگوریتم¬هایی طبقه بندی نیاز به مجموعه داده¬های کوچک¬تر و خالص¬تر دارند که با استفاده از روش¬هایی کاهش نمونه روی مجموعه داده¬های اصلی بدست می¬آیند.
1 proposition_id sentence proposition_text
2 1 الگوریتم های طبقه بندی به شکل وسیعی در دامنه های مختلف استفاده می¬شوند، از آن جمله برخی از کاربردهایی آنها عبارت اند از پیشگویی ورشکستگی [5]، پیشگویی سرطان [6]، تشخیص چهره [7]، تشخیص کلاه برداری [8]و پیشگویی خرابی نرم افزار [9]. جهت کارایی و عملکرد بهتر در راستای کاربردهایی مذکور بعلاوه¬ی کاربردهای زیادی دیگر، الگوریتم¬هایی طبقه بندی نیاز به مجموعه داده¬های کوچک¬تر و خالص¬تر دارند که با استفاده از روش¬هایی کاهش نمونه روی مجموعه داده¬های اصلی بدست می¬آیند. در فرایند استخراج، طبقه¬بندی اطلاعات ما با انبوهی از داده¬ها مواجه هستیم، این داده ها شامل داده¬های بی¬تاثیر و یا داده¬هایی با برچسب گزاری اشتباه هستند، این مشکلات سبب می¬گردد که فرایند یادگیری ماشین (مدل) بسیار طولانی شده و همچین به علت داده¬های نویزی دقت پیشگویی ماشین کاهش یابد . الگوریتم‌های طبقه‌بندی در دامنه‌های مختلف استفاده می‌شوند
3 2 الگوریتم های طبقه بندی به شکل وسیعی در دامنه های مختلف استفاده می¬شوند، از آن جمله برخی از کاربردهایی آنها عبارت اند از پیشگویی ورشکستگی [5]، پیشگویی سرطان [6]، تشخیص چهره [7]، تشخیص کلاه برداری [8]و پیشگویی خرابی نرم افزار [9]. جهت کارایی و عملکرد بهتر در راستای کاربردهایی مذکور بعلاوه¬ی کاربردهای زیادی دیگر، الگوریتم¬هایی طبقه بندی نیاز به مجموعه داده¬های کوچک¬تر و خالص¬تر دارند که با استفاده از روش¬هایی کاهش نمونه روی مجموعه داده¬های اصلی بدست می¬آیند. در فرایند استخراج، طبقه¬بندی اطلاعات ما با انبوهی از داده¬ها مواجه هستیم، این داده ها شامل داده¬های بی¬تاثیر و یا داده¬هایی با برچسب گزاری اشتباه هستند، این مشکلات سبب می¬گردد که فرایند یادگیری ماشین (مدل) بسیار طولانی شده و همچین به علت داده¬های نویزی دقت پیشگویی ماشین کاهش یابد . پیشگویی ورشکستگی از کاربردهای الگوریتم‌های طبقه‌بندی است
4 3 الگوریتم های طبقه بندی به شکل وسیعی در دامنه های مختلف استفاده می¬شوند، از آن جمله برخی از کاربردهایی آنها عبارت اند از پیشگویی ورشکستگی [5]، پیشگویی سرطان [6]، تشخیص چهره [7]، تشخیص کلاه برداری [8]و پیشگویی خرابی نرم افزار [9]. جهت کارایی و عملکرد بهتر در راستای کاربردهایی مذکور بعلاوه¬ی کاربردهای زیادی دیگر، الگوریتم¬هایی طبقه بندی نیاز به مجموعه داده¬های کوچک¬تر و خالص¬تر دارند که با استفاده از روش¬هایی کاهش نمونه روی مجموعه داده¬های اصلی بدست می¬آیند. در فرایند استخراج، طبقه¬بندی اطلاعات ما با انبوهی از داده¬ها مواجه هستیم، این داده ها شامل داده¬های بی¬تاثیر و یا داده¬هایی با برچسب گزاری اشتباه هستند، این مشکلات سبب می¬گردد که فرایند یادگیری ماشین (مدل) بسیار طولانی شده و همچین به علت داده¬های نویزی دقت پیشگویی ماشین کاهش یابد . پیشگویی سرطان از کاربردهای الگوریتم‌های طبقه‌بندی است
5 4 الگوریتم های طبقه بندی به شکل وسیعی در دامنه های مختلف استفاده می¬شوند، از آن جمله برخی از کاربردهایی آنها عبارت اند از پیشگویی ورشکستگی [5]، پیشگویی سرطان [6]، تشخیص چهره [7]، تشخیص کلاه برداری [8]و پیشگویی خرابی نرم افزار [9]. جهت کارایی و عملکرد بهتر در راستای کاربردهایی مذکور بعلاوه¬ی کاربردهای زیادی دیگر، الگوریتم¬هایی طبقه بندی نیاز به مجموعه داده¬های کوچک¬تر و خالص¬تر دارند که با استفاده از روش¬هایی کاهش نمونه روی مجموعه داده¬های اصلی بدست می¬آیند. در فرایند استخراج، طبقه¬بندی اطلاعات ما با انبوهی از داده¬ها مواجه هستیم، این داده ها شامل داده¬های بی¬تاثیر و یا داده¬هایی با برچسب گزاری اشتباه هستند، این مشکلات سبب می¬گردد که فرایند یادگیری ماشین (مدل) بسیار طولانی شده و همچین به علت داده¬های نویزی دقت پیشگویی ماشین کاهش یابد . تشخیص چهره از کاربردهای الگوریتم‌های طبقه‌بندی است
6 5 الگوریتم های طبقه بندی به شکل وسیعی در دامنه های مختلف استفاده می¬شوند، از آن جمله برخی از کاربردهایی آنها عبارت اند از پیشگویی ورشکستگی [5]، پیشگویی سرطان [6]، تشخیص چهره [7]، تشخیص کلاه برداری [8]و پیشگویی خرابی نرم افزار [9]. جهت کارایی و عملکرد بهتر در راستای کاربردهایی مذکور بعلاوه¬ی کاربردهای زیادی دیگر، الگوریتم¬هایی طبقه بندی نیاز به مجموعه داده¬های کوچک¬تر و خالص¬تر دارند که با استفاده از روش¬هایی کاهش نمونه روی مجموعه داده¬های اصلی بدست می¬آیند. در فرایند استخراج، طبقه¬بندی اطلاعات ما با انبوهی از داده¬ها مواجه هستیم، این داده ها شامل داده¬های بی¬تاثیر و یا داده¬هایی با برچسب گزاری اشتباه هستند، این مشکلات سبب می¬گردد که فرایند یادگیری ماشین (مدل) بسیار طولانی شده و همچین به علت داده¬های نویزی دقت پیشگویی ماشین کاهش یابد . تشخیص کلاه‌برداری از کاربردهای الگوریتم‌های طبقه‌بندی است
7 6 الگوریتم های طبقه بندی به شکل وسیعی در دامنه های مختلف استفاده می¬شوند، از آن جمله برخی از کاربردهایی آنها عبارت اند از پیشگویی ورشکستگی [5]، پیشگویی سرطان [6]، تشخیص چهره [7]، تشخیص کلاه برداری [8]و پیشگویی خرابی نرم افزار [9]. جهت کارایی و عملکرد بهتر در راستای کاربردهایی مذکور بعلاوه¬ی کاربردهای زیادی دیگر، الگوریتم¬هایی طبقه بندی نیاز به مجموعه داده¬های کوچک¬تر و خالص¬تر دارند که با استفاده از روش¬هایی کاهش نمونه روی مجموعه داده¬های اصلی بدست می¬آیند. در فرایند استخراج، طبقه¬بندی اطلاعات ما با انبوهی از داده¬ها مواجه هستیم، این داده ها شامل داده¬های بی¬تاثیر و یا داده¬هایی با برچسب گزاری اشتباه هستند، این مشکلات سبب می¬گردد که فرایند یادگیری ماشین (مدل) بسیار طولانی شده و همچین به علت داده¬های نویزی دقت پیشگویی ماشین کاهش یابد . پیشگویی خرابی نرم‌افزار از کاربردهای الگوریتم‌های طبقه‌بندی است
8 7 الگوریتم های طبقه بندی به شکل وسیعی در دامنه های مختلف استفاده می¬شوند، از آن جمله برخی از کاربردهایی آنها عبارت اند از پیشگویی ورشکستگی [5]، پیشگویی سرطان [6]، تشخیص چهره [7]، تشخیص کلاه برداری [8]و پیشگویی خرابی نرم افزار [9]. جهت کارایی و عملکرد بهتر در راستای کاربردهایی مذکور بعلاوه¬ی کاربردهای زیادی دیگر، الگوریتم¬هایی طبقه بندی نیاز به مجموعه داده¬های کوچک¬تر و خالص¬تر دارند که با استفاده از روش¬هایی کاهش نمونه روی مجموعه داده¬های اصلی بدست می¬آیند. در فرایند استخراج، طبقه¬بندی اطلاعات ما با انبوهی از داده¬ها مواجه هستیم، این داده ها شامل داده¬های بی¬تاثیر و یا داده¬هایی با برچسب گزاری اشتباه هستند، این مشکلات سبب می¬گردد که فرایند یادگیری ماشین (مدل) بسیار طولانی شده و همچین به علت داده¬های نویزی دقت پیشگویی ماشین کاهش یابد . الگوریتم‌های طبقه‌بندی برای کارایی بهتر نیاز به مجموعه داده‌های کوچک‌تر و خالص‌تر دارند
9 8 الگوریتم های طبقه بندی به شکل وسیعی در دامنه های مختلف استفاده می¬شوند، از آن جمله برخی از کاربردهایی آنها عبارت اند از پیشگویی ورشکستگی [5]، پیشگویی سرطان [6]، تشخیص چهره [7]، تشخیص کلاه برداری [8]و پیشگویی خرابی نرم افزار [9]. جهت کارایی و عملکرد بهتر در راستای کاربردهایی مذکور بعلاوه¬ی کاربردهای زیادی دیگر، الگوریتم¬هایی طبقه بندی نیاز به مجموعه داده¬های کوچک¬تر و خالص¬تر دارند که با استفاده از روش¬هایی کاهش نمونه روی مجموعه داده¬های اصلی بدست می¬آیند. در فرایند استخراج، طبقه¬بندی اطلاعات ما با انبوهی از داده¬ها مواجه هستیم، این داده ها شامل داده¬های بی¬تاثیر و یا داده¬هایی با برچسب گزاری اشتباه هستند، این مشکلات سبب می¬گردد که فرایند یادگیری ماشین (مدل) بسیار طولانی شده و همچین به علت داده¬های نویزی دقت پیشگویی ماشین کاهش یابد . مجموعه داده‌های کوچک‌تر و خالص‌تر با استفاده از روش‌های کاهش نمونه بدست می‌آیند
10 9 الگوریتم های طبقه بندی به شکل وسیعی در دامنه های مختلف استفاده می¬شوند، از آن جمله برخی از کاربردهایی آنها عبارت اند از پیشگویی ورشکستگی [5]، پیشگویی سرطان [6]، تشخیص چهره [7]، تشخیص کلاه برداری [8]و پیشگویی خرابی نرم افزار [9]. جهت کارایی و عملکرد بهتر در راستای کاربردهایی مذکور بعلاوه¬ی کاربردهای زیادی دیگر، الگوریتم¬هایی طبقه بندی نیاز به مجموعه داده¬های کوچک¬تر و خالص¬تر دارند که با استفاده از روش¬هایی کاهش نمونه روی مجموعه داده¬های اصلی بدست می¬آیند. در فرایند استخراج، طبقه¬بندی اطلاعات ما با انبوهی از داده¬ها مواجه هستیم، این داده ها شامل داده¬های بی¬تاثیر و یا داده¬هایی با برچسب گزاری اشتباه هستند، این مشکلات سبب می¬گردد که فرایند یادگیری ماشین (مدل) بسیار طولانی شده و همچین به علت داده¬های نویزی دقت پیشگویی ماشین کاهش یابد . در فرایند استخراج، طبقه‌بندی اطلاعات با انبوهی از داده‌ها مواجه است
11 10 الگوریتم های طبقه بندی به شکل وسیعی در دامنه های مختلف استفاده می¬شوند، از آن جمله برخی از کاربردهایی آنها عبارت اند از پیشگویی ورشکستگی [5]، پیشگویی سرطان [6]، تشخیص چهره [7]، تشخیص کلاه برداری [8]و پیشگویی خرابی نرم افزار [9]. جهت کارایی و عملکرد بهتر در راستای کاربردهایی مذکور بعلاوه¬ی کاربردهای زیادی دیگر، الگوریتم¬هایی طبقه بندی نیاز به مجموعه داده¬های کوچک¬تر و خالص¬تر دارند که با استفاده از روش¬هایی کاهش نمونه روی مجموعه داده¬های اصلی بدست می¬آیند. در فرایند استخراج، طبقه¬بندی اطلاعات ما با انبوهی از داده¬ها مواجه هستیم، این داده ها شامل داده¬های بی¬تاثیر و یا داده¬هایی با برچسب گزاری اشتباه هستند، این مشکلات سبب می¬گردد که فرایند یادگیری ماشین (مدل) بسیار طولانی شده و همچین به علت داده¬های نویزی دقت پیشگویی ماشین کاهش یابد . داده‌ها شامل داده‌های بی‌تاثیر هستند
12 11 الگوریتم های طبقه بندی به شکل وسیعی در دامنه های مختلف استفاده می¬شوند، از آن جمله برخی از کاربردهایی آنها عبارت اند از پیشگویی ورشکستگی [5]، پیشگویی سرطان [6]، تشخیص چهره [7]، تشخیص کلاه برداری [8]و پیشگویی خرابی نرم افزار [9]. جهت کارایی و عملکرد بهتر در راستای کاربردهایی مذکور بعلاوه¬ی کاربردهای زیادی دیگر، الگوریتم¬هایی طبقه بندی نیاز به مجموعه داده¬های کوچک¬تر و خالص¬تر دارند که با استفاده از روش¬هایی کاهش نمونه روی مجموعه داده¬های اصلی بدست می¬آیند. در فرایند استخراج، طبقه¬بندی اطلاعات ما با انبوهی از داده¬ها مواجه هستیم، این داده ها شامل داده¬های بی¬تاثیر و یا داده¬هایی با برچسب گزاری اشتباه هستند، این مشکلات سبب می¬گردد که فرایند یادگیری ماشین (مدل) بسیار طولانی شده و همچین به علت داده¬های نویزی دقت پیشگویی ماشین کاهش یابد . داده‌ها شامل داده‌هایی با برچسب‌گذاری اشتباه هستند
13 12 الگوریتم های طبقه بندی به شکل وسیعی در دامنه های مختلف استفاده می¬شوند، از آن جمله برخی از کاربردهایی آنها عبارت اند از پیشگویی ورشکستگی [5]، پیشگویی سرطان [6]، تشخیص چهره [7]، تشخیص کلاه برداری [8]و پیشگویی خرابی نرم افزار [9]. جهت کارایی و عملکرد بهتر در راستای کاربردهایی مذکور بعلاوه¬ی کاربردهای زیادی دیگر، الگوریتم¬هایی طبقه بندی نیاز به مجموعه داده¬های کوچک¬تر و خالص¬تر دارند که با استفاده از روش¬هایی کاهش نمونه روی مجموعه داده¬های اصلی بدست می¬آیند. در فرایند استخراج، طبقه¬بندی اطلاعات ما با انبوهی از داده¬ها مواجه هستیم، این داده ها شامل داده¬های بی¬تاثیر و یا داده¬هایی با برچسب گزاری اشتباه هستند، این مشکلات سبب می¬گردد که فرایند یادگیری ماشین (مدل) بسیار طولانی شده و همچین به علت داده¬های نویزی دقت پیشگویی ماشین کاهش یابد . وجود داده‌های بی‌تاثیر و اشتباه باعث طولانی شدن فرایند یادگیری ماشین می‌شود
14 13 الگوریتم های طبقه بندی به شکل وسیعی در دامنه های مختلف استفاده می¬شوند، از آن جمله برخی از کاربردهایی آنها عبارت اند از پیشگویی ورشکستگی [5]، پیشگویی سرطان [6]، تشخیص چهره [7]، تشخیص کلاه برداری [8]و پیشگویی خرابی نرم افزار [9]. جهت کارایی و عملکرد بهتر در راستای کاربردهایی مذکور بعلاوه¬ی کاربردهای زیادی دیگر، الگوریتم¬هایی طبقه بندی نیاز به مجموعه داده¬های کوچک¬تر و خالص¬تر دارند که با استفاده از روش¬هایی کاهش نمونه روی مجموعه داده¬های اصلی بدست می¬آیند. در فرایند استخراج، طبقه¬بندی اطلاعات ما با انبوهی از داده¬ها مواجه هستیم، این داده ها شامل داده¬های بی¬تاثیر و یا داده¬هایی با برچسب گزاری اشتباه هستند، این مشکلات سبب می¬گردد که فرایند یادگیری ماشین (مدل) بسیار طولانی شده و همچین به علت داده¬های نویزی دقت پیشگویی ماشین کاهش یابد . وجود داده‌های نویزی باعث کاهش دقت پیشگویی ماشین می‌شود