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7 Q# a# [4 W/ |# j  N$ g; O# |
   
2. r1=[1,0.1,0.2;0.1,1,0.3;0.2,0.3,1];3 J' n1 J, ]2 a8 a. \( r
   
3. n=size(r1,1);
   ) i$ c; p4 N8 l: _1 P1 Z\" {
4. I=1;
   $ M: `: ^: F! O$ I% v
5. while (I<=n)0 q8 T4 E4 b4 p3 Y
   
6. for i=1:n\" a. M0 ?* I8 Q/ Y
   
7.      for j=1:n
   7 V4 ~$ o. T! J; j
8.          t=[];
   0 O. y& L1 v# U6 G2 J5 {& ^6 C
9.          for k=1:n  - x, A6 q7 T9 T! U! a' c
   
10.             mi(k)=min(r1(i,k),r1(k,j));
    ( U: E# K\" {8 @; {: [6 a1 k; D
11.             t=[t,mi(k)];
    \" b\" s/ j! H* A' `
12.         end4 y3 ~; J0 x' z! c) [% p# F
    
13.         tr(i,j)=max(t);
    , w4 i\" ^& V' X1 x  ~1 ^
14.     end9 v\" ~3 @8 M9 t; p
    
15. end
    ! z6 L3 I' p& C
16. if(tr==r1)  w$ u, J( }8 q: o. M: e; E/ g
    
17.     tr
    $ D' H. Q$ F: a, A9 F0 U, [  H' }; [
18.     break;
    # x; k% ^4 K# V- x
19. end8 q& z* `4 w- M5 C# J  P
    
20. r1=tr;
    & ^0 ^/ P4 A! ]$ D, X
21. I=I+1;) t5 W, N$ ^  p- ]% I
    
22. end, S\" g6 S$ }. d$ U) D. a& f
    
23.     2 N' X  Z/ Q4 n+ w1 m
    
24. 
    8 u- ]* L& d5 M3 r% t! ~

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