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今，k-means法を使ったクラスタリングプログラムを作っています． 2次元特徴のパタン集合を分類してグラフィカルに表示するものです． wikipediaによると，k-means法は (1)各パタンをランダムにN個のクラスタに分類 (2)各クラスタの中心を計算 (3)全パタンについて中心との距離を計算し，一番近いクラスタに割り当て (4)割り当てに変化がなければ終了，変化があれば(2)へ のように書いてあり，自分も理解できていたつもりだったのですが， ステップ(3)の「全パタンについて中心との距離を計算し…」という 部分が作れなくて困っています． 指定ではパタン間距離に「重み付きユークリッド距離」を使えとのこと だったのですが，自分は2パタン間で重み付きユークリッド距離が 使えるというところが理解できていません． 2次元なので，単純に距離ならばユークリッド距離を使えばいいと 思っていたんですが． ネットで調べたところ， ・d^2 = Σ wi (xi - yi)^2 という式は見つかったのですが，重み係数wiをどのように設定すれば いいのか分かりません． 非常に初歩的な質問をしているのだと思いますが， 教えていただけると嬉しいですm(_ _)m

今現在、ドロネー三角形分割を行うプログラムをc言語で作成しているのですが、出鼻からつまづいています；； 参考プログラムはhttp://www.prefield.com/algorithm/geometry/delaunay.htmlのサイト様のものを読ませて頂いているのですが、ｃ++で書かれているため、手間取っています。 特にリンク先の 「double Delaunay(vector<point> P) {」 以下がおそらく重要なのですが、どうにも・・・ 自分の考えでは、まず集合Sのｎ個の点を座標の昇順にソートし、その後初期の三角形の分割を求める。そしてその後最適性のあるドロネーへと、という具合なのですが。上のサイト様のプログラムはどのようにやっているのでしょうか。 他に参考になる資料、参考書など（出来ればc言語で書かれた）あれば教えてください。お願いします。

C++の勉強を始めたばかりなのです。 出力のコマンドで、改行は「endl」と「\n」の両方が使えるようですが、この２つの違いや使い分けはどのようにすればよいのですか？

現在、アルゴリズムについて学んでいますが、 再帰についてわからないことがあります。 wikipedia"再帰"の項において、 ( http://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%86%8D%E5%B8%B0) "数学的帰納法との原理的な共通性から、recursionの訳として数学では「帰納」を使うことがある。" という記述があります。 再帰と数学的帰納法の原理的な共通性 というのが、どういうことかわかりません。 数学的帰納法については、大学受験に使う程度の知識です。(証明において、n=1で命題が成り立つことを示し、n=kで成立すると仮定し、n=k+1で成り立つことを示す等。) 再帰は関数を定義するのに、その関数自身を使うという認識です。 再帰と数学的帰納法の原理的な共通性とは何なのでしょうか？ ご教授お願いします。

　こんばんは、Cの初心者です宜しくお願いします。 　Cでポインタの記述を良く見るのですが、色々と本とかサイトとかで調べましたが、ポインタを使うことのメリットとか、使う理由を書いてるものに巡り合いません。 　一体何故ポインタというものがあるのでしょうか。 　変数（アドレス）を参照する事で、メモリの節約とか動作が速くなるとか、そのようなものが主な理由でしょうか。 　逆にポインタを使わないと書けないプログラムとかはあるのでしょうか。 　関数は、ポインタを引き数として元から設計されているので仕方がないとしても、、、、、、 　以上初心者としての非常に素朴な疑問です、宜しくお願いします。