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
   ( w0 B* B- j+ ^
2. r1=[1,0.1,0.2;0.1,1,0.3;0.2,0.3,1];
   ) R% I8 S* E1 n% h% i5 e
3. n=size(r1,1);
   5 r$ L+ @1 U, E2 _) Y3 H% t
4. I=1;
   9 A6 ]2 Y0 `) Z! i' ~
5. while (I<=n), ^+ n* a- g9 O; X9 }0 G8 G
   
6. for i=1:n
   3 F\" d' a/ B% S4 V/ ]8 \( \\" Y
7.      for j=1:n
   3 }: I5 Y% a- K) \2 s* d
8.          t=[];/ l4 l# S6 W# y\" @6 p9 y\" M4 S5 }3 B
   
9.          for k=1:n  , E6 ]7 e* r! i5 o\" `# @
   
10.             mi(k)=min(r1(i,k),r1(k,j));
    + i  v9 A) o/ I$ K! h2 Q
11.             t=[t,mi(k)];
    ( z  O* g- h) l& z9 g- ]* }+ ]! m
12.         end, ?; _8 S! N/ c% y8 {0 w8 Z
    
13.         tr(i,j)=max(t);; M8 v2 l4 m4 s! X
    
14.     end9 V. ?$ N0 b, g3 H# U
    
15. end
    0 H6 L- G5 H\" v; D6 `' d. U# E- G6 X
16. if(tr==r1)# K# y1 s7 m  c
    
17.     tr
    + N/ [* K/ d6 \. c0 t
18.     break;8 A) O1 V& u\" N3 _# f! T2 @# e
    
19. end
    # v* i  L- y3 S
20. r1=tr;6 E) Z9 v\" O; S' |8 @\" ~
    
21. I=I+1;
    ) y9 p: [& ]' J. d
22. end1 ^7 y1 N$ w5 N* t+ y, d' S
    
23.    
    5 ?5 @4 L+ G1 |\" a
24. 
      X) }2 ]1 o$ i  U$ y! _

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