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
   , Q0 o) M- B- Z9 m4 @0 i
2. r1=[1,0.1,0.2;0.1,1,0.3;0.2,0.3,1];) ^3 h! k9 q( e! O4 U
   
3. n=size(r1,1);
   + m7 j$ u. @: n2 z8 M! v4 G
4. I=1;7 \; B8 l. G0 `0 K( T
   
5. while (I<=n)# P2 C' d6 y& x! P5 n
   
6. for i=1:n6 Z. o4 I7 n- `/ t
   
7.      for j=1:n
   4 \9 ?: r6 m7 Y. i) C
8.          t=[];! |% \; s  R- W9 @  Z\" g! S3 N3 q2 `
   
9.          for k=1:n  4 N: R1 e, ]  D6 Y/ E4 t7 o
   
10.             mi(k)=min(r1(i,k),r1(k,j));
    ; h  W3 q* T0 m9 q$ X, n) S
11.             t=[t,mi(k)];
    $ W- n3 T9 |2 }2 f+ m
12.         end
    3 p# i  i* }& z+ L# V- ^
13.         tr(i,j)=max(t);
      f, ~0 H' z% ?2 k# F
14.     end, l/ @3 Z# ~/ b0 U/ ^
    
15. end* ]- x3 T* s7 C& Q
    
16. if(tr==r1)8 |3 N+ A& [1 d1 q* c
    
17.     tr
      Q! w\" w! s2 h1 B
18.     break;! E7 _) b! e6 H# o) _' \
    
19. end
    6 B* v2 {% Z6 `5 D. i* R7 k0 r+ o
20. r1=tr;
    , r( F$ b- G  a' \
21. I=I+1;/ p. D5 g9 r9 j3 X8 X9 U
    
22. end1 ^& a. f& I* E
    
23.    
    & d5 D2 m- B: c& ~! ]! O6 k& e
24. 
    # p5 Z  k( g2 l+ j9 J

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