%把所有的樣本都看作訓(xùn)練集候選樣本，依次從中挑選樣本進(jìn)訓(xùn)練集，首先選擇歐氏距離最遠(yuǎn)的兩個向量對進(jìn)入訓(xùn)練集，在接下來的迭代過程中擁有最大最小距離的待選樣本
%被選入訓(xùn)練庫．以此類推，達(dá)到所要求的樣本數(shù)目。
%該方法優(yōu)點(diǎn)是能保證訓(xùn)練庫中樣本按照空間距離分布均勻。缺點(diǎn)是需要進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和計算樣本兩兩空間距離，計算量大。

function?[mdminmax]?=?KS（XN）

%?Kennard-Stone?Algorithm?for?selection?of?samples
%?[mdminmax]?=?ks（XN）;
%
%?X?-->?Matrix?of?instrumental?responses
%?N?-->?Number?of?samples?to?be?selected?（minimum?of?2）
%
%?m?-->?Indexes?of?the?selected?samples
%
%?dminmax（1）?=?0;
%?dminmax（2）?=?Euclidean?distance?between?the?two?first?samples?selected?by?the?algorithm
%?dminmax（i）?=?Smallest?distance?between?the?i-th?selected?sample?and?the?previously?selected?ones?（i?>?2）

dminmax?=?zeros（1N）;?%?Initializes?the?vector?of?minimum?distances?
M?=?size（X1）;?%?Number?of?rows?in?X?（samples）
samples?=?1:M;

D?=?zeros（MM）;?%?In

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件????????2780??2015-03-18?14:56??樣本劃分選擇\KS.m
?????文件?????????543??2010-03-17?20:04??樣本劃分選擇\RS.m
?????文件?????????171??2019-05-29?14:21??樣本劃分選擇\Untitled.m
?????文件????????3175??2010-03-17?20:58??樣本劃分選擇\spxy.m
?????目錄???????????0??2019-09-04?20:50??樣本劃分選擇\