using System;
using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;

namespace Application
{
	class MainClass
	{
		// Размер выборки
		const int SIZE = 10;
		// Радиус поиска
		const double R_MIN = 0;
		const double R_MAX = (MAX - MIN) / 2.0;
		const double R_STEP = 1;
		// Пределы для генерации массива случайных чисел
		const double MIN = -10;
		const double MAX = +10;

		public static void Main (string[] args)
		{
			try {
				new MainClass ().Run ();
			} catch (Exception ex) {
				Console.WriteLine ("Необработанное исключение:\n{0}", ex.Message);
			}
		}

		/// <summary>
		/// Запускает цикл тестирования
		/// </summary>
		void Run ()
		{
			double[] data = genArray ();
			
			print ("Коллекция данных для тестирования:", data);
			
			Dictionary<double, int> clusterCount = new Dictionary<double, int> ();
			
			for (double r = R_MIN; r <= R_MAX; r += R_STEP) {
				clusterCount.Add (r, testFOREL (data, r));
			}
			
			double maxClusters = clusterCount.Max (a => { return a.Value; });
			
			Console.WriteLine ("График зависимости к-ва кластеров от R");
			foreach (var item in clusterCount) {
				Console.Write ("{0,5:0.00}:", item.Key);
				string str = new string ('*', (int)(item.Value / maxClusters * (80 - 11)));
				Console.WriteLine ("{0}{1,-5}", str, item.Value);
			}
		}

		/// <summary>
		/// Тестирует алгоритм FOREL
		/// </summary>
		/// <param name="array">
		/// Коллекция данных
		/// </param>
		/// <param name="r">
		/// Радиус поиска
		/// </param>
		/// <returns>
		/// Количество кластеров
		/// </returns>
		int testFOREL (double[] array, double r)
		{
			double[][] clusters = Forel.Solve (array, r, (o1, o2) => { return o1 - o2; }, a =>
			{
				double s = 0.0;
				foreach (double v in a)
					s += v;
				return s / a.Length;
			});
			print (string.Format ("Для параметра R={0} получены кластеры:", r), clusters);
			Console.WriteLine ("Всего {0} кластеров", clusters.Length);
			return clusters.Length;
		}

		// Генератор случайных чисел
		static Random random = new Random ();

		/// <summary>
		///  Генерирует массив случайных чисел
		/// </summary>
		/// <returns>
		/// Сгенерированный массив
		/// </returns>
		double[] genArray ()
		{
			double[] result = new double[SIZE];
			
			for (int i = 0; i < SIZE; ++i) {
				result[i] = random.NextDouble () * (MAX - MIN) + MIN;
			}
			return result;
		}

		/// <summary>
		/// Выводит массив на консоль
		/// </summary>
		/// <param name="collection">
		/// Коллекция данных с интерфейсом IEnumerable
		/// </param>
		void print<T> (T collection) where T : IEnumerable
		{
			Console.Write ("(");
			foreach (var item in collection) {
				IEnumerable tmp = item as IEnumerable;
				if (tmp != null) {
					print (tmp);
				} else {
					Console.Write ("{0} ", item);
				}
			}
			Console.Write (")");
		}

		/// <summary>
		/// Выводит массив на консоль
		/// </summary>
		/// <param name="message">
		/// Сообщение перед выводом массива
		/// </param>
		/// <param name="collection">
		/// Коллекция данных с интерфейсом IEnumerable
		/// </param>
		void print<T> (string message, T collection) where T : IEnumerable
		{
			Console.WriteLine ("{0}", message);
			print (collection);
			Console.WriteLine ();
		}
		
	}

	/// <summary>
	/// Делегат для функции, определяющей расстояние между объектами
	/// </summary>
	public delegate double DistanceFunction<T> (T o1, T o2);
	/// <summary>
	/// Делегат для функции, определяющей центр масс объектов
	/// </summary>
	public delegate T CenterOfMassFunction<T> (T[] arr);

	/// <summary>
	/// Реализует алгоритм FOREL
	/// </summary>
	public static class Forel
	{
		private static Random random = new Random ();

		/// <summary>
		/// Решает задачу кластеризации
		/// </summary>
		/// <param name="array">
		/// Массив данных
		/// </param>
		/// <param name="r">
		/// Радиус
		/// </param>
		/// <param name="distance">
		/// Ф-я расчета дистанции между объектами
		/// </param>
		/// <param name="centerOfMass">
		/// Ф-я расчета центра масс
		/// </param>
		/// <returns>
		/// Массив кластеров
		/// </returns>
		public static T[][] Solve<T> (T[] array, double r, DistanceFunction<T> distance, CenterOfMassFunction<T> centerOfMass) where T : IEquatable<T>
		{
			r = Math.Abs (r);
			// Результат расчета
			List<T[]> result = new List<T[]> ();
			// Копируем данные в динамический список
			List<T> data = array.ToList ();
			// Пока есть не кластеризованные элементы
			while (data.Count > 0) {
				// Значение элемента выбранного в качестве центра
				T center;
				T centerNew = data[random.Next (data.Count)];
				// Получившийся кластер
				T[] cluster = null;
				do {
					center = centerNew;
					// Кластер собирается здесь					
					cluster = (from item in data
						where distance (item, center) <= r
						select item).ToArray ();
					// Считаем центр тяжести
					centerNew = centerOfMass (cluster);
				} while (!centerNew.Equals (center));
				result.Add (cluster);
				// Удаление кластеризованных элементов из выборки
				Array.ForEach (cluster, item => { data.Remove (item); });
			}
			return result.ToArray ();
		}
		
	}
}

Коллекция данных для тестирования:
(-5,44374301817442 8,90650349618238 -2,73375119675591 -9,10588378045051 9,66046832486078 4,22250842406531 -6,14473116404597 -3,7516542401871 5,14795034897884 7,19218952450537 )
Для параметра R=0 получены кластеры:
((-9,10588378045051 )(-6,14473116404597 )(-5,44374301817442 )(-3,7516542401871 )(-2,73375119675591 )(4,22250842406531 )(5,14795034897884 )(7,19218952450537 )(8,90650349618238 )(9,66046832486078 ))
Всего 10 кластеров
Для параметра R=1 получены кластеры:
((-9,10588378045051 )(-5,44374301817442 -6,14473116404597 )(-2,73375119675591 -3,7516542401871 )(4,22250842406531 5,14795034897884 )(8,90650349618238 7,19218952450537 )(9,66046832486078 ))
Всего 6 кластеров
Для параметра R=2 получены кластеры:
((-5,44374301817442 -9,10588378045051 -6,14473116404597 )(-2,73375119675591 -3,7516542401871 )(4,22250842406531 5,14795034897884 7,19218952450537 )(8,90650349618238 9,66046832486078 ))
Всего 4 кластеров
Для параметра R=3 получены кластеры:
((-5,44374301817442 -2,73375119675591 -9,10588378045051 -6,14473116404597 -3,7516542401871 )(8,90650349618238 9,66046832486078 4,22250842406531 5,14795034897884 7,19218952450537 ))
Всего 2 кластеров
Для параметра R=4 получены кластеры:
((-5,44374301817442 -2,73375119675591 -9,10588378045051 -6,14473116404597 -3,7516542401871 )(8,90650349618238 9,66046832486078 4,22250842406531 5,14795034897884 7,19218952450537 ))
Всего 2 кластеров
Для параметра R=5 получены кластеры:
((-5,44374301817442 -2,73375119675591 -9,10588378045051 -6,14473116404597 -3,7516542401871 )(8,90650349618238 9,66046832486078 4,22250842406531 5,14795034897884 7,19218952450537 ))
Всего 2 кластеров
Для параметра R=6 получены кластеры:
((-5,44374301817442 -2,73375119675591 -9,10588378045051 -6,14473116404597 -3,7516542401871 )(8,90650349618238 9,66046832486078 4,22250842406531 5,14795034897884 7,19218952450537 ))
Всего 2 кластеров
Для параметра R=7 получены кластеры:
((-5,44374301817442 -2,73375119675591 -9,10588378045051 -6,14473116404597 -3,7516542401871 )(8,90650349618238 9,66046832486078 4,22250842406531 5,14795034897884 7,19218952450537 ))
Всего 2 кластеров
Для параметра R=8 получены кластеры:
((-5,44374301817442 -2,73375119675591 -9,10588378045051 4,22250842406531 -6,14473116404597 -3,7516542401871 5,14795034897884 )(8,90650349618238 9,66046832486078 7,19218952450537 ))
Всего 2 кластеров
Для параметра R=9 получены кластеры:
((-5,44374301817442 8,90650349618238 -2,73375119675591 -9,10588378045051 9,66046832486078 4,22250842406531 -6,14473116404597 -3,7516542401871 5,14795034897884 7,19218952450537 ))
Всего 1 кластеров
Для параметра R=10 получены кластеры:
((-5,44374301817442 8,90650349618238 -2,73375119675591 -9,10588378045051 9,66046832486078 4,22250842406531 -6,14473116404597 -3,7516542401871 5,14795034897884 7,19218952450537 ))
Всего 1 кластеров
График зависимости к-ва кластеров от R
 0,00:*********************************************************************10   
 1,00:*****************************************6    
 2,00:***************************4    
 3,00:*************2    
 4,00:*************2    
 5,00:*************2    
 6,00:*************2    
 7,00:*************2    
 8,00:*************2    
 9,00:******1
10,00:******1

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Windows;

namespace WpfFOREL
{
    class FOREL
    {
        /// <summary>Разбивает список точек на несколько кластеров, которые тоже хранятся как списки.</summary>
        /// <param name="Points">Список точек</param>
        /// <param name="Radius">Радиус кластеров</param>
        /// <returns>Список кластеров (список списков точек)</returns>
        public static List<List<Point>> Recluster(List<Point> Points, double Radius)
        {
            List<List<Point>> Result = new List<List<Point>>();
            Random RND = new Random();
            double R2 = Radius * Radius;
            List<Point> Unclustered = new List<Point>(Points);

            while (Unclustered.Count > 0)
            {
                Point NewCenter = Unclustered[RND.Next(Unclustered.Count)];
                Point Center;
                do //Двигаем центр, пока он не устаканится
                {
                    Center = NewCenter;
                    double x = 0.0, y = 0.0;
                    int Cnt = 0;
                    foreach (Point P in Unclustered)//Считаем новый центр масс
                        if (Dist2(Center, P) < R2)
                        {
                            x += P.X;
                            y += P.Y;
                            Cnt++;
                        }
                    NewCenter = new Point(x / Cnt, y / Cnt);
                }
                while (Center != NewCenter);

                List<Point> Cluster = new List<Point>(); //Переносим точки в новый кластер
                for (int i = Unclustered.Count - 1; i >= 0; i--)
                    if (Dist2(Center, Unclustered[i]) < R2)
                    {
                        Cluster.Add(Unclustered[i]);
                        Unclustered.RemoveAt(i);
                    }
                Result.Add(Cluster);
            }

            return Result;
        }

        /// <summary>Квадрат расстояния между точками</summary>
        private static double Dist2(Point P1, Point P2)
        {
            double dx = P1.X - P2.X;
            double dy = P1.Y - P2.Y;
            return dx * dx + dy * dy;
        }
    }
}