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
   0 w* R' m. M  l
2. r1=[1,0.1,0.2;0.1,1,0.3;0.2,0.3,1];
   % \: ]6 P9 Y3 x+ A
3. n=size(r1,1);
   * w1 m! X* ~2 G0 b4 _& Y( I$ y1 E
4. I=1;
   + s% W& m& y/ c$ L8 f
5. while (I<=n)
   * s  u. k5 f# s: z. G! P
6. for i=1:n3 G! P' t) m- _
   
7.      for j=1:n+ v8 a1 h, P% Q) g: X\" b- v
   
8.          t=[];
   3 f% g9 I2 _% u1 f8 v
9.          for k=1:n  
   $ v7 o3 E9 [9 B  T\" e$ k& U
10.             mi(k)=min(r1(i,k),r1(k,j));
    # O. ?# u7 O- x3 F/ g7 J
11.             t=[t,mi(k)];( n\" `: e& ^* g! G! w. c, k2 p
    
12.         end
    $ {4 k6 Z# j5 b- L
13.         tr(i,j)=max(t);% X8 }' ^5 j. D2 K# Y6 P* `
    
14.     end
    5 J. B- o5 E* l) z& P/ _
15. end
    1 z4 {2 s6 O7 A
16. if(tr==r1)
    2 L& U( G3 Y/ M4 Y. r0 @
17.     tr9 n& B& A6 g9 G! L\" y; x+ e
    
18.     break;
    . H  z+ R( q' w+ X
19. end
    * f0 n8 P9 j2 P5 }, @
20. r1=tr;
    9 c  O: p- a1 y& x+ e6 h4 j9 V
21. I=I+1;; W( J+ G: G1 Q% o% v4 a: T! w
    
22. end) d9 y: X* ^7 k2 x$ W
    
23.     : Z7 X& Z$ f0 ^9 E; w
    
24. ! ^0 S) J. I+ y+ S
    

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