DBSCAN 算法对簇算法描述

DBSCAN 算法对簇的定义很简单，由密度可达关系导出的最大密度相连的样本集合，即为最终聚类的一个簇。

DBSCAN 算法对簇

输入：数据集，邻域半径 Eps，邻域中数据对象数目阈值 MinPts;

输出：密度联通簇。

处理流程如下。

1）从数据集中任意选取一个数据对象点 p；

2）如果对于参数 Eps 和 MinPts，所选取的数据对象点 p 为核心点，则找出所有从 p 密度可达的数据对象点，形成一个簇；

3）如果选取的数据对象点 p 是边缘点，选取另一个数据对象点；

4）重复（2）、（3）步，直到所有点被处理。

区域性的区分运算

区分区域性的比较是显式或隐式使用CultureInfo对象的任何比较，包括由 CultureInfo.InvariantCulture 属性指定的固定区域性。当前隐式区域性由 Thread.CurrentCulture 属性指定。

序号排序基于字符串中每个 Char 对象的数值对字符串进行比较。序号比较自动区分大小写，因为字符的小写和大写版本有着不同的码位。但是，如果大小写在应用程序中并不重要，则可以指定忽略大小写的序号比较。这相当于使用固定区域性将字符串转换为大写，然后对结果执行序号比较。

区分区域性的比较通常适用于排序，而序号比较则不适合。序号比较通常适用于确定两个字符串是否相等（即，确定标识），而区分区域性的比较则不适用。

比较和搜索方法的“备注”指定方法是区分大小写、区分区域性还是两者区分。根据定义，任何字符串（包括空字符串 ("")）的比较结果都大于空引用；两个空引用的比较结果为相等。

某些 Unicode字符具有多个等效的二进制表示形式，这些表示形式中包含几组组合的和/或复合的 Unicode 字符。Unicode 标准定义了一个称为规范化的过程，此过程将一个字符的任何一种等价二进制表示形式转换为统一的二进制表示形式。可使用多种遵循不同规则的算法执行规范化，这些算法也称为范式。.NET Framework 当前支持范式 C、D、KC 和 KD。通常用序号比较来评估一对规范化的字符串。