K-S算法matlab实现

function [vSelectedSampleXSelectedYSelected] = ks（XYNum）
%********X为样本光谱特征集，Num为待选择的样本数目**********
%******** vSelectedSample为选出的样本集 *********

%*************KS第一步*************
%***********计算所有样本之间两两之间的欧氏距离，选择距离最远的两个样本（Z1和Z2）***********
[nRownCol]=size（X）; % obtain the size of the X matrix 
mDistance=zeros（nRownRow）; %dim a matrix for the distance storage 
vAllofSample=1:nRow; 

for i=1:nRow-1 
     
    vRowX=X（i:）; % obtain a row of X 
     
    for j=i+1:nRow 
         
        vRowX1=X（j:）; % obtain another row of X         
        mDistance（ij）=norm（vRowX-vRowX1）; % calc the Euclidian distance 
              
    end 
     
end 
%********[ab] = max（X）a是每一个列的最大值，b是最大值的位置************
%********min（X）同理*************
%********mDistance是一个行*行的矩阵，第i*j是第i行和第j行的欧氏距离***********
[vMaxvIndexOfmDistance]=max（mDistance）;
[nMaxnIndexofvMax]=max（vMax）; 
% nMax是欧氏距离的最大值
% 欧氏距离最大值所在的那个点的列数为nIndexofvMax
% 欧氏距离最大值行数为vIndexOfmDistance的第nIndexofvMax列的值

vSelectedSample（1）=nIndexofvMax; 
vSelectedSample（2）=vIndexOfmDistance（nIndexofvMax）; 
% 选出欧氏距离最大的那两个样本

%*********KS第二步**************
% 计算剩余z-2个样本与所选取的两个样本（Z1和Z2）的距离，各取最小值，然后选取其中最大值对应的一个样本Z3进入校正集，
% 计算剩余z-3个样本与所选择的这三个样本之间的距离Z1，Z2，Z3的距离并各选取器最小值，然后选取其中最大值对应的一个样本Z4
% 重复上述过程，直至选取Num个校正样本

    for i=3:Num  
    vNotSelectedSample=setdiff（vAllofSamplevSelectedSampl