本程序的思路是开一个数组，其下标表示1到n个数数组元素的值为1表示其下标代表的数被选中，为0则没选中    
  首先初始化，将数组前m个元素置1表示第一个组合为前m个数。 然后从左到右扫描数组元素值的“10”组合找到第一个“10”组合

  分析：用N进制的方法吧。设一个N个单元的数组对第一个单元做加一操作，满N进  
  一每加一次一就判断一下各位数组单元有无重复，有则再转回去做加一操作沒  
  有则说明得到了一个排列方案。

  求集合子集和全排列的递归算法实现(c++,Dev C++调试通过)

求集合全排列算法实现:

求集合所有子集的算法实现:

      考虑到学习知识的顺序及效率问題所以后续的几种聚类方法不再详细讲解原理，也不再写python实现的源代码只介绍下算法的基本思路，使大家对每种算法有个直观的印象从而可以更好的理解函数中参数的意义及作用，而重点是放在如何使用及使用的场景

     （题外话： 今天看到一篇博文：  里面对机器学习階段的划分很不错，就目前而言我们只要做到前两阶段即可）

      因为前两篇博客已经介绍了两种算法所以这里的算法编号从3开始。

       Mean-shift（即：均值迁移）的基本思想：在数据集中选定一个点然后以这个点为圆心，r为半径画一个圆(二维下是圆)，求出这个点到所有点的向量的平均值而圆心与向量均值的和为新的圆心，然后迭代此过程直到满足一点的条件结束。(Fukunage在1975年提出)

      后来Yizong Cheng 在此基础上加入了 核函数 和 权重系數 使得Mean-shift 算法开始流行起来。目前它在聚类、图像平滑、分割、跟踪等方面有着广泛的应用

        由上图可以很容易看到，Mean-shift 算法的核心思想就昰不断的寻找新的圆心坐标直到密度最大的区域。

           bin_seeding ：布尔值如果为真，初始内核位置不是所有点的位置而是点的离散版本的位置，其中点被分类到其粗糙度对应于带宽的网格上将此选项设置为True将加速算法，因为较少的种子将被初始化默认值：False.如果种子参数(seeds)不为None则忽略。