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
     l7 \- p$ R% i) g4 ^
2. r1=[1,0.1,0.2;0.1,1,0.3;0.2,0.3,1];' W8 ~6 h* L6 {& R4 j( a
   
3. n=size(r1,1);
   # D+ A8 i. {5 D5 e7 H\" _
4. I=1;
   ' t  @  E0 `: K( k6 K, T6 D
5. while (I<=n)
   % I  x: Z\" Q( X' t\" n5 z1 r
6. for i=1:n
   ! x, o1 \! g2 y, u\" T* e& E) c
7.      for j=1:n
   ) q3 \- S3 G: _! O2 s% ^% w
8.          t=[];' ?8 N- v7 f. `2 G) h
   
9.          for k=1:n  3 {$ N0 @0 c- b7 W
   
10.             mi(k)=min(r1(i,k),r1(k,j));: u9 R/ G# C0 A1 D; l
    
11.             t=[t,mi(k)];( Z5 I5 D$ L3 i9 ~& N
    
12.         end6 O# Q: K\" {9 Y6 N\" ^6 D
    
13.         tr(i,j)=max(t);) [. _& u/ i7 O1 l
    
14.     end& B9 ?1 ~3 R' |1 Z* A
    
15. end
    6 x- ~2 Y& D5 q/ D6 i
16. if(tr==r1)
    7 Q0 v( T) Q6 K
17.     tr
    ' E0 j6 _1 C2 l
18.     break;# X) v7 L0 }6 v) Y' V& k
    
19. end
    \" i6 X1 s/ o& x* `' N/ V' o
20. r1=tr;, \' [+ x4 n. x8 W: K\" r
    
21. I=I+1;
    , S9 D7 ^  O% D$ j# s& D
22. end
    ) A) Q9 k- h' _/ V. K- R2 S. V
23.     \" H, ]2 M! B! Z( A
    
24. 8 _+ d* q; ?' P$ J
    

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