可以给我写出这个函数的具体实现吗

当然可以，假设我们正在使用欧式距离作为度量，并且使用Python的NumPy库来进行计算，这里有一个简单的`distance_to_centers`函数实现示例：

import numpy as np

def euclidean_distance(point, center):
    # 计算单个点到中心点的欧式距离
    return np.sqrt(np.sum((point - center)**2))

def softmax(distance):
    # 对距离进行归一化，转化为概率
    exponent = np.exp(-distance)
    partition_sum = np.sum(exponent)
    if not np.isfinite(partition_sum):  # 防止数值溢出
        partition_sum = 1e-16
    return exponent / partition_sum

def distance_to_centers(data, centers):
    # 获取数据点的数量和中心点的数量
    num_data_points, num_features = data.shape
    num_centers = centers.shape[0]

    # 初始化存储概率的二维数组
    probabilities = np.zeros((num_data_points, num_centers))

    for i, point in enumerate(data):
        for j, center in enumerate(centers):
            dist = euclidean_distance(point, center)
            prob = softmax(dist)
            probabilities[i, j] = prob

    return probabilities

在这个实现中，首先计算了每个数据点到每个中心点的欧氏距离，然后利用softmax函数将其转换为概率。注意，`softmax`函数用于归一化，确保概率总和为1。