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
   % F- N5 D& v# A& `* F) I* P
2. r1=[1,0.1,0.2;0.1,1,0.3;0.2,0.3,1];, k/ @6 T+ p/ J) I$ ^
   
3. n=size(r1,1);
   ' ?; ~% f# l0 `- ~
4. I=1;* t) _( K. R: M) Q
   
5. while (I<=n)
   . ^5 Y/ w) W% P5 O' i) N0 n9 b, ^
6. for i=1:n
   * U; P. l3 Q/ ]& p( b
7.      for j=1:n
   & o7 p$ h\" f  Z
8.          t=[];  A4 T1 t/ {7 i: ^; J& U! Z
   
9.          for k=1:n  2 ~  H/ R0 O! k' P7 @, S5 p7 }
   
10.             mi(k)=min(r1(i,k),r1(k,j));
    ) o, k& h$ C4 i6 ?
11.             t=[t,mi(k)];
    3 G6 z3 ~% O& j
12.         end( Q8 a8 N9 ]\" n  T$ E+ X# s9 N1 ~) I
    
13.         tr(i,j)=max(t);
    + k- u/ b, Q3 M$ s/ K% {) Y
14.     end
    7 R4 z6 Z\" M3 v6 }. N
15. end& ?9 r6 P1 _/ s) g4 H9 C- V
    
16. if(tr==r1)
    / m! ~2 b7 W: V+ S2 ~+ n& n\" C: S
17.     tr
    + N+ V1 I, O\" d  `9 S) O5 k
18.     break;0 S0 s% q1 u! [* R4 B$ J
    
19. end
    ' ~% Q  X\" m4 T
20. r1=tr;  v& n: `: ?. ]! l) a/ |
    
21. I=I+1;
    ! L. j  l, d. x
22. end6 n: Z. L( L* o0 z7 c
    
23.    
    ; x9 t/ e) `3 t/ Q8 _
24. 
    2 F. K7 @7 S0 X6 A: M6 A: p5 @

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