a clustering algorithm based on kmean clustering which uses the euclidean distance measure

k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。下面给出我写的源代码。-work process k-means al

java实现莱文斯坦算法，计算相似度.莱文斯坦距离(LD)用于衡量两个字符串之间的相似度。 以下我们称这两个字符串分别为 s (原字符串) 和 t (目标字符串)。莱文斯坦距离被定义为 将字符串 s 变换为字符串 t 所需的删除、插入、替换操作的次数 。-java achieve Levenshtein algorithm to calculate the similarity. Levenshtein distance (LD) is used to measure the similarit