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
   # Q6 q6 T  _* E0 [8 S% Z
2. r1=[1,0.1,0.2;0.1,1,0.3;0.2,0.3,1];: L% L7 M! o$ T\" M  ]5 y\" J
   
3. n=size(r1,1);' y6 [! g6 A; C/ a
   
4. I=1;, G4 F* m& o: U$ b2 Y\" j9 ], v
   
5. while (I<=n)
   : f2 [. F: F' z1 l/ c
6. for i=1:n$ i1 n$ D2 Y- k' ?2 F
   
7.      for j=1:n
   2 ?/ Y# m$ u( s6 b- `8 ?/ R
8.          t=[];' ~9 k) Z& ]6 A; g3 W$ S/ B
   
9.          for k=1:n    K$ X8 B1 C  q( t5 B) W) q4 E
   
10.             mi(k)=min(r1(i,k),r1(k,j));8 t) @+ ~* N2 C1 |( V
    
11.             t=[t,mi(k)];
    - l9 y* `1 F/ ?8 y
12.         end
    \" R/ }' R6 h6 T
13.         tr(i,j)=max(t);% l( @$ J) W0 c
    
14.     end4 M, C: a4 a5 ]3 f% p6 B
    
15. end7 G/ P\" K+ f# p* o1 S$ `$ X0 o
    
16. if(tr==r1)) z* C* |/ q0 p# r
    
17.     tr8 n; \' T+ [7 v3 v; d3 ~: J5 {
    
18.     break;
    & ]! |5 m! b3 A8 `+ f0 {
19. end
    * W0 ?, L* H2 |# Y7 x1 h8 x$ E
20. r1=tr;! |' K6 x. O, B$ |7 U/ j- E( o0 j1 c
    
21. I=I+1;
    # H& E4 _7 q8 ?) E
22. end3 s2 Q  T9 b1 m) k% W! E: ?
    
23.    
    7 D$ i5 i* A5 y1 d; o  F. W/ S
24. ( x. h\" G  j  W( R4 X8 q: c
    

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