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- H- z' c6 u7 s* y/ W+ A2 x
   
2. r1=[1,0.1,0.2;0.1,1,0.3;0.2,0.3,1];, @  S# E' d# @9 h\" e
   
3. n=size(r1,1);: M\" \5 b( |' v* a- G3 z
   
4. I=1;& a. u; h3 K. P) \' I6 M% h6 u5 |
   
5. while (I<=n)& z1 {0 }8 `) |% o: Z; Q
   
6. for i=1:n0 p3 D- z% J' g4 }
   
7.      for j=1:n# L7 F; z  O* g& `) o- C2 D
   
8.          t=[];0 ~/ R7 ?$ B5 c3 g9 e; E- |. b9 `
   
9.          for k=1:n  
     i  j5 W1 `5 c; h
10.             mi(k)=min(r1(i,k),r1(k,j));
    ! Q- M& `( K& _3 Z
11.             t=[t,mi(k)];2 F2 w4 ], U/ L, k1 N- j
    
12.         end
    ; r$ ~, ]\" u1 z, w
13.         tr(i,j)=max(t);
    6 _7 E- b0 D. j/ W0 I* L4 V1 _
14.     end
      q4 M% c4 B) O# c
15. end# b; K8 y. `. @! Y
    
16. if(tr==r1). Y7 I2 U0 V  I5 ]4 Y* T& g
    
17.     tr
    9 f$ n* C7 }7 P7 O' l. o* t8 k
18.     break;
    % @9 p0 a) K* i+ Q% ^8 }6 S8 j5 g9 ^
19. end
    / ]+ }4 X8 ]: d
20. r1=tr;
    0 i7 X, @5 D7 s) @) ]' r
21. I=I+1;
      z2 M% b; u' e3 ~% g# A
22. end
    . _\" E0 U* @, w8 z+ k: c$ s
23.     2 {, O- f  o1 m, |5 w
    
24. + a( u. d' a\" I\" ]
    

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