δ-clustering: For each pattern P, find all patterns which can be expressed by P and their distance to P are within δ (δ-cover)翻译并解释算法

δ-聚类是一种基于模式相似度的聚类算法。对于给定的一个模式P，该算法会找到所有可以由P表示且与P之间的距离在δ以内的模式，这些模式构成了P的δ-cover。

具体地，算法的步骤如下：

1. 初始化聚类集合C为空。

2. 对于每个模式P，计算它与所有其他模式之间的距离。

3. 对于每个模式P，找到所有与P之间距离在δ以内的模式，并将它们添加到P的δ-cover中。

4. 对于每个模式P，如果它没有被分配到任何一个聚类中，则创建一个新的聚类，并将P及其δ-cover中的所有模式加入到该聚类中。

5. 对于每个聚类，计算它的中心模式，即所有模式的平均值。

6. 重复步骤2到5，直到所有模式都被分配到一个聚类中。

整个算法的时间复杂度取决于距离计算的复杂度和δ-cover的大小。当δ比较小的时候，δ-cover的大小也会很小，算法的效率会比较高。但是当δ比较大的时候，δ-cover的大小会变得很大，算法的效率会降低。因此，选择合适的δ值是很重要的。