本研究将机器学习中的实例选择转化为统一分类任务，有效解决了速度和效率问题。实验结果表明，该方法在17个数据集上与传统方法相当，但计算复杂性显著降低，具有重要的应用价值。

本研究提出了CONDEN-FI方法，旨在解决多视角无监督特征与实例选择问题，通过重构数据以学习一致且特定的表示，从而提升下游任务的性能。实验结果表明，该方法在真实数据集上的表现优于现有技术。