关于Kennard-Stoned(KS)算法的问题

Question

我想用Kennard-Stoned(KS)算法来将近红外光谱数据集分为一定比例的训练集和测试集，那么最终分好的数据集是唯一的嘛？

Answer 1

引用 皆我百晓生 小程序回复内容作答：

Kennard-Stone (KS) 算法是一种常用的样本选择算法，通常用于分割数据集为训练集和测试集。该算法基于样本之间的距离，并尽可能地选择具有代表性的样本来表示整个数据集。然而，这个算法本身并不保证生成的训练集和测试集是唯一的。

KS算法是一个迭代算法，它根据定义的准则选择最佳的样本，因此在算法的每次运行中，它可能会得到不同的结果。换句话说，对于同一个初始数据集和初始参数，每次运行KS算法都可能生成不同的训练集和测试集。这是因为算法的结果受到初始选择样本和算法内部操作的影响。

此外，如果数据集存在噪声或者有较大的重叠区域，那么KS算法可能会产生不稳定的结果。在这些情况下，仅通过KS算法无法确保得到完全满足需求的训练集和测试集划分。

因此，为了获得更加稳定和可靠的结果，建议对KS算法进行多次运行，并选择其中表现最好的训练集和测试集划分作为最终结果。另外，可以考虑使用交叉验证等其他评估方法来进一步验证数据集的性能和可靠性。