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' W+ O6 L3 K) F1 T& o\" w
   
2. r1=[1,0.1,0.2;0.1,1,0.3;0.2,0.3,1];
   : j+ @, J9 y1 y2 \/ {
3. n=size(r1,1);
   ' q# S$ w+ ~# w
4. I=1;# B2 n7 a! ~; j. u- @% M\" h
   
5. while (I<=n)' B% v% t* m/ g
   
6. for i=1:n4 g' s0 [+ Q1 m! Q2 t- D\" y5 w
   
7.      for j=1:n7 X3 J+ s8 i; ~\" ^3 E' \
   
8.          t=[];\" k2 m2 `7 E( e0 p' E+ j\" O; r3 w! F
   
9.          for k=1:n  6 Q# g! f4 i4 I0 R+ H0 c3 X! a
   
10.             mi(k)=min(r1(i,k),r1(k,j));; V! k0 I1 D3 X* m5 s0 s: [
    
11.             t=[t,mi(k)];  f# l! `3 n8 ]! D/ o
    
12.         end$ T: D% S1 f/ [; A7 H
    
13.         tr(i,j)=max(t);
    5 E1 E& `% y) J1 n4 ^8 q' k' F
14.     end/ E5 H# x+ A, O& H$ l  l/ L# o0 A
    
15. end
      u# h8 Z# P0 y. ~2 h- Y
16. if(tr==r1)
    ; I9 R* U9 N! Y9 l2 V
17.     tr- H9 @0 ]. I0 S/ ~8 Z! ~  V
    
18.     break;
    ; ^/ e  g\" U0 Z$ e& i
19. end; e. K9 W4 X\" D  y0 T( {
    
20. r1=tr;% g1 _8 ~8 y\" G3 ~3 W2 z- ^
    
21. I=I+1;
    ! P/ Q2 r+ p+ u; V
22. end
    ( r$ b. p/ M8 A6 r1 q0 E7 ~% P
23.     8 ]# G( |% N' e7 u* F( i
    
24. * ?$ ^: z- j: z) }! q
    

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