上文介绍了单链表的几种创建方法，本文介绍另外两种操作：单链表插入节点和删除节点。需要特别注意的是插入操作的顺序问题。

前一篇文章介绍了Sklearn中KMeans算法的基本使用方法，并用乳腺癌数据集对KMeans的属性和常用方法做了演示。本文我们要介绍一个KMeans的高级用法，对图片进行矢量量化操作，即在尽量不损失图片质量的情况下，压缩图片大小。

链表是由一系列节点组成的元素集合，每个节点包含两部分，数据域item和指向下一个节点的指针next，通过节点之间的相互连接，最终串联成一个链表。当一个序列中只含有指向它的后继结点的链接时，就称该链表为单链表。

前面文章中，介绍过《手写KMeans聚类算法》，本文介绍用Sklearn中的cluster.KMeans类，来实现聚类算法。并使用轮廓系数来评估KMeans中的K值是否合适。

上一篇文章介绍了用栈结构解迷宫问题的方法，虽然能找到走出迷宫的路径，但很显然不是最优路径。本文将进一步介绍用队列，来求解迷宫的最短路径问题。

逻辑回归，是一种用回归思想解决二分类问题的算法。它是用线性模型去拟合事件的对数几率，其公式化简后，就是著名的Sigmoid函数。逻辑回归通常被用于处理二分类问题，但逻辑回归也可以做多分类，就是Softmax。

给定一个二维列表，表示迷宫的轮廓（0表示通道，1表示墙），用栈结构完成算法，求一条走出迷宫的路径。实现思路：回溯法，从一个点开始，任意找一个能走的点，当找到不能走的点时，退回上一个点寻找是否有其他方向的点。

前面通过一些小案例介绍了PCA降维的参数和属性，最后我们来做一个综合案例，对手写数字的数据集进行降维，然后用随机森林和KNN两种方式，来做一个交叉验证。

双向队列和普通队列略有不同，其两端都支持进队和出队操作，Python中有一个双向队列的内置模块 deque.

上一篇文章介绍了PCA降维后的矩阵特征矩阵可视化，可以直观得看出降维后提取的综合特征，但我们想继续探究降维后的信息，能否通过逆转还原呢。

队列（Queue）是一个数据集合，仅允许在列表的一段进行插入，另一端进行删除。进行插入的一段称为队尾（rear），插入动作称为进队或者入队。进行删除的一段称为队头（front），删除动作称为出队。

在机器学习中，图片信息转化为数据之后，一般维度都比较高，以下我们就以Sklearn中一个经典的人脸数据集fetch_lfw_people为例，为大家介绍PCA降维和降维后的特征矩阵可视化。

栈（Stack）是一个数据集合，可以理解为智能在一端进行插入或者删除的列表。栈的特点是先进后出LIFO（last-in, first-out），本文用Python的列表，来实现一个栈结构。

上一篇文章中，以鸢尾花数据集分类问题为例，实现了PCA降维后的分类和可视化，本节继续介绍PCA的属性和参数，并介绍如何通过探索属性返回值，找到合适的参数。

降维算法中的”降维“，指的是降低特征矩阵中特征的数量。降维的目的一是为了让算法运算更快，效果更好，另一个就是数据可视化。主成分分析（PCA）是机器学习中常用的降维算法，它是利用矩阵分解的原理，将多维特征转化为低维度的综合指标。

包装法也是一种特征选择和算法训练同时进行的方法，和嵌入法十分类似，他也是依赖算法自身的选择，比如coef_或者feature_importances_属性来完成特征选择，但不同的是，包装法会使用一个目标函数来进行特征选择，而不需要我们输入某个指标或者阈值。

数组是一个固定长度的存储相同数据类型的数据结构，数组中的元素被存储在一段连续的内存空间中。值得注意的是，Python中的列表，并不是严格的数组结构，因为列表的元素类型可以不同。列表中存储的其实是元素的索引地址，所以列表又具有数组的性质。

嵌入法是一种让算法自己决定使用哪些特征的方法，即特征选择和算法训练同时进行。相比于过滤法，嵌入法的结果会更加精确到模型的效用本身，对于提高特定模型的效力有更好的效果。由于考虑特征对模型的贡献，将低贡献的特征删除，本质上还是特征过滤。

基数排序算法，是在上一个算法桶排序算法的基础上，衍生出的一种改进算法。桶排序算法中，如果数据是稀疏的，或者集中在某几个小范围内，其算法优势会退化。而基数排序算法，正好可以弥补这一缺陷。

上一篇文章中讲到相关性判断的的卡方过滤法，本文介绍另外两种：F检验、互信息法。使用方法和作用，都与卡方过滤类似，目的都是用来探索合适的有效特征K值。