本研究将实例选择视为分类问题，以提高机器学习中实例选择的速度和效率。实验结果显示，该方法在17个数据集上表现良好，显著降低了计算复杂性，具有重要应用价值。

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。