平方法计算相似矩阵的传递闭包

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该代码的基本思路是利用迭代计算，不断更新模糊相似度矩阵 [size=0.85em]r1 直到矩阵不再发生变化。在每次迭代中，根据最小值和最大值的原则计算新的模糊相似度矩阵 [size=0.85em]tr。如果新计算的矩阵与原矩阵相等，则认为已经收敛，输出最终结果。

1. %平方法计算相似矩阵的传递闭包4 x# O& g\" {. o. j4 u1 {( e3 S
   
2. r1=[1,0.1,0.2;0.1,1,0.3;0.2,0.3,1];
   8 D# G0 S3 j; K
3. n=size(r1,1);
   - |7 W5 u+ S+ R) w0 w1 c$ W$ d
4. I=1;
   * N; ]8 n0 H: c- h! _
5. while (I<=n)# ~) @7 h3 z  \
   
6. for i=1:n
   2 L, \) p. c2 A' N! ~
7.      for j=1:n* t, Z; v; F1 e- P) m$ ?- t
   
8.          t=[];
   % ~7 K( i8 Q9 P9 s5 r+ d6 N
9.          for k=1:n  
   ; _. \) k0 c$ q6 g5 y1 P  _* |: y$ ^
10.             mi(k)=min(r1(i,k),r1(k,j));* @( o  I2 k+ B$ M& c3 g* y: I
    
11.             t=[t,mi(k)];
    / k% N7 v& Y: \! a7 \$ ~
12.         end! x- y+ @  e, ]: j, n
    
13.         tr(i,j)=max(t);
    , i7 s' F\" A5 ^7 N+ @$ _% N
14.     end
    ( d/ m- _3 a% T' ?7 m
15. end& y6 p# \2 n\" u% M: ]
    
16. if(tr==r1)6 ~2 l8 ?  C2 F' H+ s1 Y% C
    
17.     tr
    ! z% G% F) l: ^  A\" l
18.     break;
    % K! D7 q- D8 y+ A$ Y
19. end
    . Z9 j4 ^8 P, K4 G/ u
20. r1=tr;
    * O+ @7 @. p\" f5 J8 a
21. I=I+1;
    & D; f\" _  Z4 q. e  |# A
22. end
    - H\" V9 E- i\" n
23.    
    & a! b, s! k% a0 D* A, C  ?) _
24. 
    5 @1 R) u0 ~5 K% I5 C+ S! `. R6 ^1 U

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