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Coursera-Python-数据结构-密歇根大学-

用Go语言编写的kmeans k均值聚类算法实现它做了什么k-means聚类将多维数据集划分为k个聚类，其中每个数据点均属于用m个最近的kmeans k-means聚类算法实现的聚类k-均值聚类的作用将多维数据集划分为k个聚类，其中每个数据点均以最接近的均值属于聚类，用作聚类的原型。 我什么时候应该使用它？ 当您拥有数字，多维数据集时，就没有数据标签了。您确切知道要将数据划分为Example导入的几个集群（“ github.com/muesli/kmeans”

英文原版。同时学习python ,和数据结构算法。之前看过 java 版本的， 挺好 ，学习一下

四叉树用于地理位置 四叉树是一种树数据结构，具有4个“子级”，通常称为节点，这些节点中的每个节点内还有4个以上的节点，依此类推，直到达到指定的粒度为止。 出于优化目的，仅在必要时才创建子代，例如，在下图中，我们可以看到四叉树的表示形式。 这种结构在许多方面都很漂亮，有很多用途可以真正改善应用程序。 最常见的用法是： 优化游戏渲染 动态光照效果对游戏的影响 地理位置 图像压缩 AI路径寻找 在此示例中，我们将使用四叉树优化地理位置。 想象一下，我们有一个应用程序可以向用户显示周围的其他用户或周围的图片。 传统方式是比较用户A和B之间的距离。使用两个点的经度和纬度，我们可以计算出以度为单位

Data Structures and Algorithms Made Easy 的 java 版，原书是 c，后来出了 java，基本内容一致，这个 java 版的最新版（第二版）

多维与度量数据结构基础 Foundations of Multidimensional and Metric Data Structures Series: The Morgan Kaufmann Series in Computer Graphics Hardcover: 1024 pages Publisher: Morgan Kaufmann; 1 edition (August 22, 2006) Language: English ISBN-10: 0123694469 ISBN-13: 978-0123694461

Algorithms in C, Parts 1-4_ Fundamentals, Data Structures, Sorting, Searching，算法学习的一本好资源！

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