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
   % N9 t3 i  t9 t
2. r1=[1,0.1,0.2;0.1,1,0.3;0.2,0.3,1];
   . x, Q1 R- U9 H1 @- F: ?& Y
3. n=size(r1,1);, ?\" }7 c- _) P8 t! N. D
   
4. I=1;
   1 d9 J% q\" ~' j0 c% K
5. while (I<=n)
   . `8 N$ E# ?2 B4 w
6. for i=1:n
   ( d8 L# y* ?+ E6 R0 g
7.      for j=1:n$ T( ?' _\" \& x2 Z) y
   
8.          t=[];2 V% w1 P; J, _\" m' g% V
   
9.          for k=1:n  ; K% E- _+ x* ?  [8 x' N# h
   
10.             mi(k)=min(r1(i,k),r1(k,j));
    5 ?\" X7 }% j+ e6 q5 ?; N; D
11.             t=[t,mi(k)];1 K, r) m9 a1 B# G- V# P
    
12.         end
    7 C$ b3 C. K\" i5 s; j\" a  |
13.         tr(i,j)=max(t);  K4 q) W1 M5 r- d8 W4 S6 P+ f1 C
    
14.     end
    8 j' b7 k8 s& U8 L* V7 q
15. end- {' b& \: l  m& m\" T+ b. y, J6 m
    
16. if(tr==r1)$ [. G: ~/ Z+ n4 o
    
17.     tr
    ! o: U2 M# q$ Z6 {+ d. G
18.     break;4 [1 O4 z. W7 y0 @- {7 Q
    
19. end
    4 l* `% i( [; A0 t5 ^\" y9 ~
20. r1=tr;2 J( Z; E1 [2 l' q+ l6 o0 d
    
21. I=I+1;
    $ Y( l, F. P. J' }: A5 y0 F$ w; ~6 u
22. end  c  `8 K; h( w
    
23.     ! N1 ]6 M/ W) @; K3 W/ q: D/ v\" S  G
    
24. 
    ! S+ R7 p! |/ F% u5 m' a

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