相似度计算公式皮尔森pearson和余弦的Java实现

/**
*class similarity提供将要比较相似的的向量放到二维数组中，
×然后计算向量直接的 皮尔森pearson，和余弦相似度的计算。
×
×@author fengsushi
*/
public class similarity {
public similarity（）{System.out.println（“similarity has run!!“）;}

 //static int[][] uiarray={{554113}{544111}{444113}{154123}{453222}{214153}};
 //static int row=6;
// static int clo=6;
 //static double[][] uiarray={{3.881.5}{3.6333347.291651.3125}{3.871}{3.8083346.6251.625}};
// static int row=4;
 //static int clo=3;

 //static int[][] uiarray={{2111211212}{5454545454}{4534554453}{2122112212}};
 //static int row=4;
 //static int clo=10;
private  int[][] uiarray={{554113}{445224}{544111}{453123}{534141}};//存放要比较相似度的向量
private int row=5;//uiarray数组的行列数
private int clo=6;

 private double av[]=new double[row];//存放uiarray中每个向量的平均值
 private double wei_pearson[]=new double[row];//存放相似度计算结果，即用pearson公式生成的用户之间的相似度similarity。
 private double wei_consin[]=new double[row];//存放相似度计算结果，即用余弦公式生成的用户之间的相似度similarity。
 
 
 /*
 *用pearson公式计算向量之间的相似度
 */
public void pearson（）{
	
//求每个人的平均值
for（int i=0;i	float avi=0;//存放每个向量各个元素的平均值
	float sumrate=0;//存放向量各个元素的和
	
  for（int j=0;j	 sumrate+=uiarray[i][j];	  
           }
	avi=sumrate/clo;
	av[i]=avi;
	System.out.print（“第“+（i+1）+“:“+av[i]）;
       } 
System.out.println（）;
System.out.println（“pearson:“）;
for（int i=0;i	 double sum1=0;
	 double sum2=0;
	 double sum3=0;
	 double sum33=0;
	 double sumji=0;
	  for（int j