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- W- N# c1 E6 _: c( k, |. }
   
2. r1=[1,0.1,0.2;0.1,1,0.3;0.2,0.3,1];4 T9 }! }+ z. F' z( I& E
   
3. n=size(r1,1);
   5 o  f! F5 U' ^* O
4. I=1;
   , M, x! I# k* z' w1 m8 R1 H' e\" I
5. while (I<=n)( M) d( u4 `5 ^$ ?8 }5 [
   
6. for i=1:n
   7 |, J4 F' v1 |( G1 t
7.      for j=1:n. g. p9 B# u2 m: Y$ j3 W( m, _! |
   
8.          t=[];
   & \+ v5 v\" Y% v0 @4 w9 b
9.          for k=1:n  
   , r; D2 D0 a3 m\" Q5 O9 m; f1 _
10.             mi(k)=min(r1(i,k),r1(k,j));
      r' @1 Y* A( B) I! g
11.             t=[t,mi(k)];
    : F8 }# Q  ?  }/ U) S( X
12.         end
    + w1 h7 E5 ?6 C- l% A
13.         tr(i,j)=max(t);6 U/ [' z! W5 j6 I# j) T! y
    
14.     end+ Q( K/ r4 B- k5 h1 }. p5 Z
    
15. end
    ! c$ W2 L! G! a2 c6 r9 z8 x
16. if(tr==r1)
    8 c/ {% ?% v% _9 w' ?
17.     tr* S  o$ J' Y# e# Y; S: U
    
18.     break;; r0 S\" T\" S\" w$ p% C! S% Y. g
    
19. end/ L) {! K  i/ @4 j
    
20. r1=tr;
    ! F; R* e1 a: e
21. I=I+1;
    ! E2 W- b  ^0 T/ [5 l\" f
22. end
    % C' X  Z3 `. u5 x
23.     : ~, o7 G  l& K4 W/ d7 t
    
24. 
    * N# h; i: ]6 t5 j* s) ]

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