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\" f9 q$ C- W$ C& n) `
   
2. r1=[1,0.1,0.2;0.1,1,0.3;0.2,0.3,1];
   1 _\" e7 H9 A! Y
3. n=size(r1,1);3 J\" k. I/ x8 J6 J5 r
   
4. I=1;
   1 q\" @- F0 f7 ]. U& R; H/ b8 D
5. while (I<=n)
   $ c  i9 ^; r3 G6 V
6. for i=1:n
   ' S5 _3 `) \, c4 N+ i% Z3 Z
7.      for j=1:n
   ) l) X2 D: y- a8 c
8.          t=[];\" r, k( T' B' M6 g$ b
   
9.          for k=1:n  
   ! m/ c2 g! Y0 g5 M/ Y2 Y
10.             mi(k)=min(r1(i,k),r1(k,j));# F7 i) [4 N& @+ W4 h; N! r
    
11.             t=[t,mi(k)];
    6 q\" C, c, l' i! y; u# r
12.         end
    9 n1 `& x& G. P+ g6 {! q4 B
13.         tr(i,j)=max(t);4 B) `8 n\" d; m
    
14.     end& D, p* `  G1 }, g% D0 {
    
15. end
    7 |2 u4 J$ V/ G$ c) A
16. if(tr==r1)' _\" J8 d* t7 C; ]+ z+ \+ m2 j
    
17.     tr
    & S  h# }. Y* T5 X& O/ H# ~; o
18.     break;) Q! C$ a* }$ h  r
    
19. end
    % D, R\" y5 S: _/ d. G
20. r1=tr;
    # g7 v! \% O9 |  E6 s  N7 K8 W
21. I=I+1;
    2 ]$ ?3 |; u' z\" @; }! K! F
22. end
    & R$ [1 U8 Y- u  X# ?7 q4 q
23.    
    ; f1 U' i9 f  d
24. ' g& G/ a! ^/ `, m$ D1 A' M
    

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