dlz_yhn的博客

​看了一个博主写的非常全的数据结构文章，在这里把自己迷惑的，需要加强记忆的知识总结一下参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40113925/article/details/100938378​。

考虑到时间序列数据的高维度和复杂性给数据挖掘带来的困难以及聚类分析在时间序列数据挖掘领域中的重要性，本文总结了国内外时间序列数据聚类的研究现状。时间序列聚类可以被分为全时间序列聚类和子序列聚类。并且可以在特征表示，相似度测量，聚类算法，集群原型和特定应用程序分析方面来研究。根据时间序列存在的主要问题，本文提出了一些在未来值得研究的内容和方向。所有的工作都是为了促进时间序列数据聚类的研究和发展。在万方找的英文文献摘要，自己翻译的。

1）旋转借助矩阵运算来实现图像的旋转功能2）平移借助矩阵运算来实现图像的旋转功能3）对称借助矩阵运算来实现图像的对称功能水平镜像变换：垂直镜像变换：借助 get (gca, ‘currentPoint’)获取鼠标点击的位置，从而得到鼠标按下和松开的两个位置的坐标。将这两个点的位置提取出来去截取图片。均值滤波消除噪声：均值滤波属于线性滤波，它的实现原理是邻域平均法。实际上就是用取均值的方式替换原图像中的像素值，即选择一个大小为 M 模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，

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是一种特殊的二叉查找树，最大深度小于最小深度的两倍。顺口溜：根节点必黑，新增是红色，只能黑连黑，不能红连红，爸叔通红就变色，爸红叔黑就旋转，哪边黑往那边转。深度优先：一头扎到底，选择一条支路就不断的深入。广度优先：一层一层的往外探索C/S, P2P。