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1 o& S8 ^, Z; s$ e
   
2. r1=[1,0.1,0.2;0.1,1,0.3;0.2,0.3,1];* M( d/ Z\" e3 F' v
   
3. n=size(r1,1);) Q5 o! H& |5 ?* E9 X
   
4. I=1;/ p5 l4 c/ c1 X: ]/ m) u
   
5. while (I<=n)
   # S- m, }' m, d; g4 X
6. for i=1:n
   2 }! t9 V, W- g! h* o% p
7.      for j=1:n% E+ Q+ e; y4 ~/ c/ j( g) g
   
8.          t=[];! C6 a2 \7 s! v2 f/ f. t2 I; P. s( ?
   
9.          for k=1:n  9 s! o# l* O5 K: Q9 K
   
10.             mi(k)=min(r1(i,k),r1(k,j));
    4 M) n- P4 b( i9 W% g% M* t+ y
11.             t=[t,mi(k)];
    2 |4 k# B6 v% T0 f$ n7 `% H
12.         end
    ( I8 x. q$ y# {  Z9 l
13.         tr(i,j)=max(t);
    6 N7 {4 u2 X2 y7 q/ o0 e; O, x
14.     end
    9 d! _+ t$ V; U9 {\" |
15. end
    6 e9 ?2 u  b1 _
16. if(tr==r1)\" \% V/ {# }* \0 X8 J
    
17.     tr
    6 S; y0 |9 w$ Z' O, T. ~2 d+ E' h, ^
18.     break;) E$ |! o& u& h- T. Z
    
19. end1 x( H' K4 n  D0 X\" y
    
20. r1=tr;
    9 c& R* l( i  E3 M
21. I=I+1;
    7 {/ V6 c4 F/ [' e  M2 t
22. end
    7 n' f2 [/ {3 n; Z
23.     6 r7 X5 ~' i: X! x  \
    
24. # Z% t& D, ^) ]7 E7 K
    

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