KS sampling.m

关于Kennard-Stone算法

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假设有一矩阵，行为样本，列为样本的参数，Kennard-Stone算法就是要从中选择预定数目的样品。(1) 首先计算两两样本之间距离，选择距离最大的两个样品。(2) 然后分别计算剩余的样本与已选择的两个样本之间的距离。(3) 对于每个剩余样本而言, 其与已选样品之间的最短距离被选择, 然后选择这些最短距离中相对最长的距离所对应的样本, 作为第三个样品。(4) 重复步骤(3) , 直至所选的样品的个数等于事先确定的数目为止，比如10个，或者20个。

 

比如：给你100个样品，以及每个样品的参数（比如有1000个），如何根据参数，从100个选择80个作为训练集，来建立回归模型，而剩余的作为预测集。
如何用KS方法挑选出这80个训练集