介绍一下Kennard-Stone算法

Kennard-Stone算法是一种用于样本选择的算法，常用于化学、药学、食品科学等领域中的数据建模。该算法通过从初始数据集中选择最不相关的样本来减少数据集的大小，从而提高建模的效率。

具体来说，Kennard-Stone算法的步骤如下：

1. 从原始数据集中随机选择两个样本作为第一组。

2. 对于剩余的样本，在已经选择的样本中选取与其距离最远的样本加入到第一组中。

3. 重复步骤2，直到样本数达到所需的数量。

该算法的优点是简单易实现，且能够在保证样本覆盖率的前提下大大减少数据集的大小。缺点是对于高维数据，由于样本距离的计算会变得复杂，因此效果可能会受到影响。