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统一的二维表聚类扩展入口集合。
这里的每一个扩展方法都以经过预处理之后的纯数值二维表NumericTable 作为数据输入，并且将聚类结果写入标签矩阵，最终返回写入结果之后的原表对象。
ClusteringTableExtensions
01 Syntax
Microsoft.VisualBasic.DataMining.Clustering.ClusteringTableExtensions
02 Methods
| Name | Overloads | Summary |
|---|---|---|
| dbscan | 1 | 基于密度的 DBSCAN 聚类，结果写入 cluster 标签列（噪声点标记为 0）。 |
| hdbscan | 1 | 层次密度聚类 HDBSCAN，结果写入 cluster 标签列。 |
| spectralCluster | 1 | 谱聚类，结果写入 cluster 标签列。 |
| bisectingKMeans | 1 | 二分 KMeans 聚类，结果写入 cluster 标签列。 |
| lloydsCluster | 1 | Lloyd 算法（Voronoi 迭代）聚类，结果写入 cluster 标签列。 |
| canopyCluster | 1 | Canopy 粗聚类，结果写入 cluster 标签列。 |
| densityScore | 1 | 计算每一个样本的局部密度（到 k 个最近邻平均距离的倒数），写入 density 标签列。 |
| knnClassify | 1 | KNN 有监督分类：以 train 表中的 cluster 标签列作为类别， 对 test 表进行分类，预测结果写入 knn 标签列。 |
| knnCluster | 1 | KNN 聚类（基于近邻密度扩展），结果写入 cluster 标签列。 |
| kmedoids | 1 | 围绕中心点划分算法 PAM/KMedoids，结果写入 cluster 标签列。 |
| silhouette | 1 | Silhouette 轮廓系数，基于特征矩阵与 cluster 标签列计算。 |
| dunn | 1 | Dunn 指数，基于特征矩阵与 cluster 标签列计算。 |
| calinskiHarabasz | 1 | Calinski-Harabasz 指数，基于特征矩阵与 cluster 标签列计算。 |
| ToIndexedEntities | 1 | 将二维表的数值行转换为以行下标作为 ID 的实体对象集合（用于过渡期的算法适配） |
| ToNamedEntities | 1 | 将二维表的数值行转换为以行名作为 ID 的实体对象集合（用于过渡期的算法适配） |
03 Members
dbscan(
NumericTable, Double, Int32, Boolean)基于密度的 DBSCAN 聚类，结果写入 cluster 标签列（噪声点标记为 0）。
层次密度聚类 HDBSCAN，结果写入 cluster 标签列。
spectralCluster(
NumericTable, Int32)谱聚类，结果写入 cluster 标签列。
bisectingKMeans(
NumericTable, Int32, Int32, Int32)二分 KMeans 聚类，结果写入 cluster 标签列。
lloydsCluster(
NumericTable, Int32)Lloyd 算法（Voronoi 迭代）聚类，结果写入 cluster 标签列。
canopyCluster(
NumericTable, Double, Double)Canopy 粗聚类，结果写入 cluster 标签列。
densityScore(
NumericTable, Int32)计算每一个样本的局部密度（到 k 个最近邻平均距离的倒数），写入 density 标签列。
knnClassify(
NumericTable, NumericTable, Int32)KNN 有监督分类：以 train 表中的 cluster 标签列作为类别， 对 test 表进行分类，预测结果写入 knn 标签列。
knnCluster(
NumericTable, Int32, Double)KNN 聚类（基于近邻密度扩展），结果写入 cluster 标签列。
kmedoids(
NumericTable, Int32, Int32)围绕中心点划分算法 PAM/KMedoids，结果写入 cluster 标签列。
silhouette(
NumericTable)Silhouette 轮廓系数，基于特征矩阵与 cluster 标签列计算。
dunn(
NumericTable)Dunn 指数，基于特征矩阵与 cluster 标签列计算。
calinskiHarabasz(
NumericTable)Calinski-Harabasz 指数，基于特征矩阵与 cluster 标签列计算。
ToIndexedEntities(
NumericTable)将二维表的数值行转换为以行下标作为 ID 的实体对象集合（用于过渡期的算法适配）
ToNamedEntities(
NumericTable)将二维表的数值行转换为以行名作为 ID 的实体对象集合（用于过渡期的算法适配）