平方法计算相似矩阵的传递闭包

2744557306

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3 j4 N5 Q/ m: _: n8 F3 j
   
2. r1=[1,0.1,0.2;0.1,1,0.3;0.2,0.3,1];$ W/ R2 [# y$ L9 O& |5 U9 [5 Q
   
3. n=size(r1,1);
   6 P# @' v( ?9 i$ t
4. I=1;
   3 ~3 A. I- k0 Y$ t) ]% W
5. while (I<=n)
   ) R: @3 }# I% ]0 H
6. for i=1:n
   ) _' ^( ~/ o& {* `
7.      for j=1:n- e8 U* j2 d) C! s2 s; R9 S
   
8.          t=[];
   ' k( k( B+ }6 `8 j) |9 Z) k
9.          for k=1:n  \" p; N8 j5 \3 z( \7 ^& M/ X5 F% |
   
10.             mi(k)=min(r1(i,k),r1(k,j));
    + P! P! d; L9 b/ v) i5 [8 I; Z
11.             t=[t,mi(k)];% Z0 N2 A2 ~( p8 y
    
12.         end
    8 r! Y\" |7 H' E# I( A6 u
13.         tr(i,j)=max(t);
    + Z4 j- E- b$ W5 [4 L
14.     end6 t8 X& r  E3 p0 @+ G. }
    
15. end
    ) B2 n% e4 I( N$ P( d
16. if(tr==r1)
    4 o. J- V, @1 b* H$ ]
17.     tr
    1 [- _4 J! W3 h7 s6 l) M
18.     break;6 s5 U* q' V; Z* K5 W
    
19. end/ P\" g' g) F: D9 M8 m3 {: w
    
20. r1=tr;8 G2 Y* d3 H1 L
    
21. I=I+1;' |, |7 {6 T/ ]% O/ i0 p2 T- N
    
22. end: t* w  D2 c' |' n! O5 L
    
23.    
    % y- e1 c' u; j# E5 E
24. 
    0 T0 n- T5 I  X2 D+ q9 M

复制代码

# ^3 v5 N& h2 }% `3 g3 p2 d