K-中心点（K-Medoids）聚类算法的C#实现

K-中心点（K-Medoids）聚类算法是一种常用的基于距离的聚类算法，它通过将数据集划分为K个簇，使得每个簇内的对象与该簇的中心点的距离最小化。与K-均值聚类算法不同，K-中心点聚类算法选择簇中的实际数据点作为中心点，而不是简单地计算簇的平均值。

在本文中，我们将使用C#编程语言来实现K-中心点聚类算法。我们将从数据集的读取开始，然后实现算法的关键步骤：初始化中心点、分配数据点到簇和更新中心点。最后，我们将使用示例数据集来演示算法的使用。

首先，我们需要创建一个用于存储数据点的类。每个数据点由其特征向量和所属簇的索引组成。以下是数据点类的定义：

public class DataPoint
{
   
    public double[