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& w3 d! ]1 n5 A
   
2. r1=[1,0.1,0.2;0.1,1,0.3;0.2,0.3,1];
   2 k9 m( {0 @( z+ n1 H* k# E
3. n=size(r1,1);
   % v\" ~* e3 m8 \/ x5 m
4. I=1;
   $ L$ s# l\" |3 `( P3 g% S4 r, R
5. while (I<=n)8 n. J* g/ Q2 C: T# w- a
   
6. for i=1:n5 u9 B, M1 [1 r  u; X
   
7.      for j=1:n
   7 Z9 g: f: u; T) u2 b4 Q
8.          t=[];
   5 z$ p1 K) N/ r
9.          for k=1:n  0 y+ v1 C. v. E6 }* u: O- B
   
10.             mi(k)=min(r1(i,k),r1(k,j));
    % a* E# x* w& i( f0 u
11.             t=[t,mi(k)];* L3 ~  E2 a* `$ s2 D
    
12.         end% {1 n/ [) w# A3 l# ^7 h
    
13.         tr(i,j)=max(t);
    2 y) W& z% l. W' U) [5 I
14.     end& L: s) w: U' b9 m- E- Y
    
15. end
    3 R' M8 I\" E# f8 e+ T6 |\" i% r
16. if(tr==r1)
    . x% V) X) c; L! [* d2 C
17.     tr$ u! B. q+ f3 E: ]9 P) C7 K
    
18.     break;; O. s0 {6 S0 Q
    
19. end& v* q( i  O! S. ^$ }\" M
    
20. r1=tr;- d. S; w2 j' }9 a7 {
    
21. I=I+1;4 }4 O) S3 `5 K4 W: A8 A: {, j. D4 X+ g
    
22. end
    & C9 C: m# _0 H) x# J) j2 F
23.    
    ! @9 [' T8 I) U* T
24. 
      I( c# m  z  c7 S

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