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. z. i\" X+ @' Q\" Y5 R
   
2. r1=[1,0.1,0.2;0.1,1,0.3;0.2,0.3,1];# x) A\" ~2 x  g' w* S
   
3. n=size(r1,1);\" L% F2 z! r- F2 q\" y
   
4. I=1;
   # T9 x$ i+ P. Q' w
5. while (I<=n)# x2 ~9 ~7 M6 S3 b
   
6. for i=1:n
   . H/ C6 a7 `6 k+ E) B3 N
7.      for j=1:n7 I3 D; b  V* m5 g: r; ^
   
8.          t=[];
   & \0 Q7 J% Y1 a  W
9.          for k=1:n  
   2 J\" L$ V8 W% S+ Y7 \1 t
10.             mi(k)=min(r1(i,k),r1(k,j));7 L4 R6 n- m: I1 t2 k0 W6 |5 u
    
11.             t=[t,mi(k)];0 X4 F. D& t# N) a% b7 z- l
    
12.         end
    . ^7 @! o* d, h+ r5 q. Y
13.         tr(i,j)=max(t);
    - e+ m9 U0 Q\" |
14.     end. B' H* J0 G, j* J, D
    
15. end
    6 _& p/ e0 a, T6 F
16. if(tr==r1)
    & n' \% ?( ]! K+ h3 y
17.     tr
    0 y$ P7 D2 |: z# Q
18.     break;1 \. c% {8 |9 U! E! z3 I
    
19. end\" M5 S2 ^\" ^( w$ M9 d3 }' s
    
20. r1=tr;! F, B% d% F, E9 x
    
21. I=I+1;& T, |6 R7 E; S2 E1 V! N! o
    
22. end
    ( t' s- d& u3 f/ A\" ^) s
23.     0 L/ Y% K& Z; Y9 g4 G, U  ~
    
24. 
    $ v  l/ F8 J: G% ?7 [

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