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
   7 A# [; b2 z5 y$ I2 J; X4 k' I
2. r1=[1,0.1,0.2;0.1,1,0.3;0.2,0.3,1];\" V* j! e% f; o
   
3. n=size(r1,1);
   & ~( w8 }) N3 [+ H: u+ ~
4. I=1;
   # [2 N7 u4 O& K6 \7 ~  j% S( g
5. while (I<=n)
     i, _+ u$ J( m$ `5 q$ r
6. for i=1:n# V3 J; Y4 x+ k/ g* ]8 X4 Q
   
7.      for j=1:n
   : e( N' ?! r, `! [3 a* j
8.          t=[];4 X3 S) j) b+ [
   
9.          for k=1:n  
   9 x- C( l5 }  M. o
10.             mi(k)=min(r1(i,k),r1(k,j));
    5 S- R* C4 }! D4 d! t
11.             t=[t,mi(k)];
    7 G' P% m$ n5 @) u. ]  t& T( l
12.         end
    : i9 @& \6 p. o* v
13.         tr(i,j)=max(t);
    : X2 v! A  Z) L
14.     end5 g$ P9 ?9 @4 Z0 V8 n( C4 Q# o
    
15. end8 z) @, H. ]9 L4 f0 G6 N3 _
    
16. if(tr==r1)2 m$ E: R\" m; K8 c9 O6 k) K& p8 I
    
17.     tr
    0 s( }5 ^9 m# `  Y( q
18.     break;  J5 ]' ?\" L5 k! G; C
    
19. end
    ; z5 F* L3 k2 Z% r5 C6 n1 Y) l! z
20. r1=tr;
    & Y9 p3 W. W6 g6 b: ?
21. I=I+1;
    $ S- A) D) ~- p% {' d; L: }# t
22. end, X' C: D3 e: _  t/ q# F
    
23.     , i1 l\" l! q6 D
    
24. 
    : N9 S' P; f0 S* N4 i

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