种子自动分类系统用于如下场景： 实验室作研究用的种子经常需要收集特征数据，这些特征数据来源于实验人员测量或智能设备自动收集。你需要实现代码，完成数据收集流程。由于数据的数目较为庞大，所以数据的分类需要借助计算机来自动完成。 java实例

以下是一个简单的 Java 代码示例，用于对收集到的种子进行自动分类：

import java.io.File;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class SeedClassificationSystem {
    // 定义特征数据的文件路径
    private static final String FEATURE_FILE_PATH = "features.txt";
    // 定义分类结果的文件路径
    private static final String RESULT_FILE_PATH = "result.txt";
    // 定义特征数据与分类标签的映射关系
    private static final Map<List<Double>, Integer> LABEL_MAP = new HashMap<>();

    static {
        // 初始化分类标签与特征数据的映射关系
        LABEL_MAP.put(new ArrayList<Double>() {{
            add(5.1);
            add(3.5);
            add(1.4);
            add(0.2);
        }}, 0);
        LABEL_MAP.put(new ArrayList<Double>() {{
            add(5.7);
            add(2.8);
            add(4.1);
            add(1.3);
        }}, 1);
        LABEL_MAP.put(new ArrayList<Double>() {{
            add(6.3);
            add(3.3);
            add(6.0);
            add(2.5);
        }}, 2);
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 读取特征数据
        List<List<Double>> features = readFeatures();
        // 对特征数据进行分类
        List<Integer> results = classify(features);
        // 将分类结果写入文件
        writeResults(results);
    }

    /**
     * 读取特征数据
     */
    private static List<List<Double>> readFeatures() throws IOException {
        List<List<Double>> features = new ArrayList<>();
        File file = new File(FEATURE_FILE_PATH);
        if (!file.exists()) {
            throw new RuntimeException("File not found: " + FEATURE_FILE_PATH);
        }
        try (java.util.Scanner scanner = new java.util.Scanner(file)) {
            while (scanner.hasNextLine()) {
                String line = scanner.nextLine();
                String[] tokens = line.split(",");
                List<Double> feature = new ArrayList<>();
                for (String token : tokens) {
                    feature.add(Double.parseDouble(token));
                }
                features.add(feature);
            }
        }
        return features;
    }

    /**
     * 对特征数据进行分类
     */
    private static List<Integer> classify(List<List<Double>> features) {
        List<Integer> results = new ArrayList<>();
        for (List<Double> feature : features) {
            int label = -1;
            double minDistance = Double.MAX_VALUE;
            for (Map.Entry<List<Double>, Integer> entry : LABEL_MAP.entrySet()) {
                double distance = calculateDistance(feature, entry.getKey());
                if (distance < minDistance) {
                    minDistance = distance;
                    label = entry.getValue();
                }
            }
            results.add(label);
        }
        return results;
    }

    /**
     * 计算两个向量之间的距离
     */
    private static double calculateDistance(List<Double> a, List<Double> b) {
        double distance = 0;
        for (int i = 0; i < a.size(); i++) {
            distance += Math.pow(a.get(i) - b.get(i), 2);
        }
        return Math.sqrt(distance);
    }

    /**
     * 将分类结果写入文件
     */
    private static void writeResults(List<Integer> results) throws IOException {
        File file = new File(RESULT_FILE_PATH);
        try (FileWriter writer = new FileWriter(file)) {
            for (int result : results) {
                writer.write(result + "\n");
            }
        }
    }
}

上述代码中，我们首先定义了特征数据的文件路径、分类结果的文件路径以及特征数据与分类标签的映射关系。其中，映射关系使用了一个 `Map` 对象来保存。

接着，我们在 `readFeatures()` 方法中读取特征数据，并在 `classify()` 方法中对特征数据进行分类。在分类过程中，我们遍历所有的分类标签，计算当前特征数据与每个标签之间的距离，并选取距离最小的标签作为分类结果。

最后，我们将分类结果写入文件中。