用java编写欧氏距离，标准欧氏距离，以及当输入是一个矩阵时返回一个欧氏距离数组

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package oushijuli;
public class test {      
      
        /**
         * 两个向量可以为任意维度，但必须保持维度相同，表示n维度中的两点
         *  欧式距离
         * @param vector1
         * @param vector2
         * @return 两点间距离
         */  
        public void sim_distance(double[] vector1, double[] vector2) {  
            double distance = 0;  
              
            if (vector1.length == vector2.length) {  
                for (int i = 0; i < vector1.length; i++) {  
                    double temp = Math.pow((vector1[i] - vector2[i]), 2);  
                    distance += temp;  
                }  
                distance = Math.sqrt(distance);  
            }  
            System.out.println(distance);
        }   
        //向量a与矩阵的欧式距离--------------------------------------------------------------------
        public void jsim_distance(double[] vector1, double[][] vector2) {  
            double distance[]= new double[vector2.length];  
              
            if (vector1.length == vector2[0].length) {  
                for (int i = 0; i < vector1.length; i++) {  
                    for(int j=0;j                     distance[j] += Math.pow((vector1[i] - vector2[i][j]), 2);  
                
                 
            }  }}
            for (int i = 0; i < distance.length; i++) {
                distance[i] = Math.sqrt(distance[i]); }
            
            for(int i=0;i< distance.length;i++){
                System.out.println( distance[i]);}
        }   

        //标准化欧式距离-------------------------------------------------------------
        public void  bzsim_distance(double[] vector1, double[][] vector2) {  
           double []s=new double[vector2.length+1];
           double []avg=new double[vector2.length];
          // vector2均值
           for(int i=0;i                for(int j=0;j                avg[i]+=vector2[i][j];  
        }  }
           // vector1均值
           double avg0=0;
           for(int i=0;i                avg0+=vector1[i];  
        }  
           //vector1方差
           if (vector1.length == vector2[0].length) {         
                  for (int i = 0; i < vector1.length; i++) {  
               s[0]+=Math.pow( vector1[i]-avg0,2);
                        }
                s[0]=Math.sqrt(s[0]/vector2.length);           
                    }        
           //vector2方差       
                for (int i = 0; i < vector2.length; i++) {  
                    for(int j=0;j            s[i+1]+= Math.pow( vector2[i][j]-avg[i],2);
           
                    }
            s[i+1]=Math.sqrt(s[i]/vector2.length);           
                }   
                
                //标准化欧氏距离
                double distance[]= new double[vector2.length];  
                for (int i = 0; i < vector1.length; i++) {  
                    for(int j=0;j                     double  temp= Math.pow((vector1[i] - vector2[j][i]), 2)/s[i];  
                  distance[j] = distance[j]+temp;    
            }  }       
                for (int i = 0; i < distance.length; i++) {
                    distance[i] = Math.sqrt(distance[i]); }       
                for(int i=0;i< distance.length;i++){
                    System.out.println( distance[i]);}
        }   
    
        public static void main(String[] args){
            System    .out.println("普通欧氏距离");
            test s1=new test();
            double[]a={5,5,1};
            double[]b={1,2,1};
                   s1.sim_distance(a,b);    
            System    .out.println("矩阵欧氏距离");
            //向量a与矩阵的欧式距离
            double[][]c={{1,5,1},{2,7,1},{1,1,1}};
                    s1.jsim_distance(a,c);    
          //向量a与矩阵的标准欧式距离
        System    .out.println("标准欧氏距离");
           s1.bzsim_distance(a,c);    
            
        }   
    }