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平方法计算相似矩阵的传递闭包

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发表于 2023-12-31 18:01 |只看该作者 |倒序浏览
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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+ D( j8 \5 q1 J
  2. r1=[1,0.1,0.2;0.1,1,0.3;0.2,0.3,1];
    / p7 X% ~# L9 O( @
  3. n=size(r1,1);6 E+ v. {% Z! W/ I8 J0 K
  4. I=1;
    ' G  Y6 G+ z- ?: D/ }* e
  5. while (I<=n)4 \, P- Z$ K( \* I) Y
  6. for i=1:n
    # G7 s6 \# f# ~1 |& T5 t
  7.      for j=1:n
    4 N- c) p2 u- j- x/ o1 S
  8.          t=[];
    9 r1 V8 o1 H7 w6 v  H
  9.          for k=1:n  8 _; j- G6 B; S  v% E) T
  10.             mi(k)=min(r1(i,k),r1(k,j));
    1 k. H9 Z' O  e/ d$ o
  11.             t=[t,mi(k)];
    1 l8 m/ g1 n; j6 R- _+ [5 u
  12.         end8 d, D2 T/ P0 f1 B  ]$ T  P
  13.         tr(i,j)=max(t);
    2 J; {! w/ V# k$ c1 s\" ]$ W
  14.     end
    : ^9 S) i6 [, [2 Z
  15. end: b* Q' t9 A! B0 Y1 f3 q! N
  16. if(tr==r1), X1 O  ~+ C- R3 C2 V+ z
  17.     tr
    - P* ?( l2 G( j0 n
  18.     break;
    2 Y  N; k. K+ n
  19. end
    ( S/ g7 K# z/ H( L( q' K+ E6 {: L
  20. r1=tr;
    1 @1 }8 E9 `  X% v6 w) A\" L
  21. I=I+1;# e: R9 [% x6 U9 n' e% N6 x
  22. end0 @/ L# b8 [0 r- X; g
  23.    
    ) X. U0 R# D' F$ o3 P$ R3 u  p

  24. ' _  _% h0 n! x4 g* l3 I; w& D
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