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% O) R5 S$ g) k9 U
2. r1=[1,0.1,0.2;0.1,1,0.3;0.2,0.3,1];7 t, o( H; k: o* i
   
3. n=size(r1,1);) h/ W0 y8 _\" g( ?  s. I! \) W* h3 W
   
4. I=1;
   % O. H2 t8 G; l/ t3 X9 S) [3 F( z
5. while (I<=n)5 w1 O\" l# A0 F5 C6 ?
   
6. for i=1:n0 G  Q- D5 `, p; H0 A6 n- p\" H
   
7.      for j=1:n0 m2 m1 b: W5 O4 R& e
   
8.          t=[];
   ! m* D. H2 p) ~/ V  P
9.          for k=1:n    V- W4 h5 c: Y$ O- l$ c
   
10.             mi(k)=min(r1(i,k),r1(k,j));6 |& ]) B% r  Z5 e3 t6 _
    
11.             t=[t,mi(k)];
    - z+ u# x' l2 p8 T% q
12.         end
    / y9 i. P. P+ y
13.         tr(i,j)=max(t);' {. x7 K+ {  c* m$ X( Z- b
    
14.     end4 a. N\" s, v7 l; E; ^
    
15. end
    % G. e1 O; p2 \1 ~4 j8 x2 t
16. if(tr==r1)! v\" D, p6 ]\" ~) _\" @
    
17.     tr
    ; i! N& }1 W3 \: }
18.     break;
    0 ]9 O( {- U2 b, \; g# d  {
19. end
    # x! Y; {. b7 D( v# a2 g* }
20. r1=tr;! ?0 h9 k\" [; N5 T
    
21. I=I+1;4 \! G) s$ r! @, k\" ]: \% B
    
22. end0 k: E7 G+ i  J0 l6 y
    
23.     0 W1 a% ]9 a2 h4 V
    
24. ; k7 D5 @+ U4 O5 ~\" p/ g! m. A2 j3 W
    

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