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! o4 L# P1 k: M) ]: m3 C
   
2. r1=[1,0.1,0.2;0.1,1,0.3;0.2,0.3,1];
   5 I; Q# a: \& {  S
3. n=size(r1,1);
   3 ~\" G$ x7 [( C\" b+ E
4. I=1;
     O+ }& p  j% y, Q4 s
5. while (I<=n)' F+ |, |( ?3 ?: a) V) m  U
   
6. for i=1:n
   9 ], z( [/ \' r\" V+ s$ N+ E5 C( s
7.      for j=1:n
   # F8 I+ }; R& ^! W\" G
8.          t=[];
   : v( o% J6 R) o: G6 i
9.          for k=1:n  # b/ A3 e9 p# M* J\" W# m* [- o
   
10.             mi(k)=min(r1(i,k),r1(k,j));
    ; ^\" O- w6 N1 r( t& L, k
11.             t=[t,mi(k)];
      s( q, O0 }* ^3 c0 `
12.         end
    ( b5 l. M1 e5 d- T$ I
13.         tr(i,j)=max(t);: f$ T0 j; u7 K
    
14.     end
      A+ T3 [( C! h( @, J! C1 L
15. end: v4 X' {1 S' g% d
    
16. if(tr==r1)7 N2 I& e* \' w: V% r9 ]8 D: w4 T
    
17.     tr
    0 [/ M5 m, \# C  b. E\" P+ {
18.     break;# V  W7 G: j7 Z% a
    
19. end- p: V; z, v3 v7 I, r
    
20. r1=tr;8 Q( G6 j# E/ W* f4 K6 v; U
    
21. I=I+1;# x: g$ v& G; f1 Z1 G% F
    
22. end- _8 f3 o2 ~, w
    
23.     / q2 b  j6 u+ R+ X: L/ u! {5 D
    
24. \" m/ H  n; w  k9 ?
    

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