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
   . J+ G+ i+ h\" u
2. r1=[1,0.1,0.2;0.1,1,0.3;0.2,0.3,1];
   * @4 n; D, k1 p\" r% b$ @
3. n=size(r1,1);
   8 p' d6 x* h) n\" Q4 a; ^: j
4. I=1;6 r5 Q% X\" Z8 _* h
   
5. while (I<=n)
   ' ]) {! y' U  y# I/ i& E
6. for i=1:n- t# K, ^- Q+ h! U9 t9 \9 q, T
   
7.      for j=1:n7 D. J, V4 e& j
   
8.          t=[];- W; j+ b\" _5 C( a6 G
   
9.          for k=1:n  : G0 I* I( C* A% A4 m
   
10.             mi(k)=min(r1(i,k),r1(k,j));, K0 i- f+ f, u/ X* p: q8 P; N: X
    
11.             t=[t,mi(k)];
    % d& D- }1 }* b' L
12.         end
    / C9 b! x5 J\" v& n! A* `
13.         tr(i,j)=max(t);
    0 L4 p- M- w5 h: B/ q4 B
14.     end
    . [- X+ U! f0 t* t8 L\" p3 _
15. end5 y% ~2 \! F5 d1 _1 j& i$ J
    
16. if(tr==r1)
    7 v+ O5 h* A2 o) m4 l( U- p) g
17.     tr
    7 Z  I% S. N- u& Z
18.     break;
    - o9 D1 K  Y) ^0 A9 ]
19. end- S6 x: P  Z/ M: g5 T
    
20. r1=tr;
    * s: o& M! g3 e9 K# \
21. I=I+1;
    ' h2 v; ]% G5 U7 S. j) r
22. end. N9 [1 y: y\" a
    
23.    
    / s* M% `, h5 v: X* s; i6 R0 J
24. 
    7 J# o\" ?( N$ Q1 _( X\" ^

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