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
   9 I! E4 J. W1 z3 _$ F+ r
2. r1=[1,0.1,0.2;0.1,1,0.3;0.2,0.3,1];. O1 O  l6 o5 p$ p5 z+ @: h
   
3. n=size(r1,1);, Z+ ]) ^8 t# i& C* ]6 u
   
4. I=1;4 q  c, l\" H- L- y0 B3 Y
   
5. while (I<=n)
   0 `9 z  [' ~# J3 L  p# R$ y& X' h4 S
6. for i=1:n. X6 I5 I5 G( G/ z! w$ z( p
   
7.      for j=1:n
   4 y7 e. C( W\" [\" `, o  i0 x
8.          t=[];3 X9 B2 A& m$ A
   
9.          for k=1:n  % S5 y4 Q$ W; t3 Y
   
10.             mi(k)=min(r1(i,k),r1(k,j));
    % m. H6 W: P4 v# c& W6 [3 m
11.             t=[t,mi(k)];
    / q- W- X4 H9 {$ p4 U
12.         end
    % f/ d; P* g0 s- q8 ]2 o
13.         tr(i,j)=max(t);
    1 k  Y5 q% D3 B. T
14.     end
    . [  @0 {7 y7 p; y2 }. z1 i
15. end. Z! k8 K: p( i: @4 d9 D5 F
    
16. if(tr==r1)
    2 \0 \' x' `; W6 z* \
17.     tr
    + U: j4 n4 T6 j: n* e; X9 _
18.     break;
    % R! B/ B. _+ B5 y5 ~) l' T* D2 @. n
19. end
    , A( _! v/ k3 B
20. r1=tr;
    . J2 U; {+ b7 w* Q( `\" V4 _
21. I=I+1;
    9 ~4 E* H2 W  I7 m8 [; Y
22. end, A. f3 i) C  a8 y4 R' }
    
23.     ! x/ H+ f2 {9 a) d1 F
    
24. 
    ( P+ J* }$ B( V4 W$ D

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