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
   + G6 @' T8 f( B$ h0 C' o\" v0 B
2. r1=[1,0.1,0.2;0.1,1,0.3;0.2,0.3,1];* A9 u$ W( _9 r+ F+ p
   
3. n=size(r1,1);$ }' z\" n7 {4 f\" h8 w
   
4. I=1;
   + V. O/ S0 D, n: e5 [) L; P
5. while (I<=n)
   + u- D\" `  h  e0 c: ?# t
6. for i=1:n
   8 H- L! f7 H( B! E
7.      for j=1:n
   : c6 l' X/ z. ?
8.          t=[];
   / n) z; n/ p: ?' [* D5 f& [4 y
9.          for k=1:n  
   # j* `' _8 o4 ?# Z$ Z8 k% o3 J
10.             mi(k)=min(r1(i,k),r1(k,j));
    ' \) v; Y( W( r  i5 i% [8 x2 o
11.             t=[t,mi(k)];
    0 |* M3 m  L2 Y1 ?
12.         end
    1 Y. Z% J- J, R4 W8 {& ~% O4 `
13.         tr(i,j)=max(t);
    \" f1 D* p* f% u; i5 i, D5 h
14.     end
    ; M2 X: {9 s& O' Y. g
15. end! H- `0 f$ b  b; y  o; N
    
16. if(tr==r1)
    % F6 b2 l\" {$ {2 {\" F# k( B; R\" |\" F
17.     tr8 i& @# Y9 l. j9 a* `* k( d7 A
    
18.     break;1 _) E& |+ k6 u# Z4 T
    
19. end
    : \' Q, V+ a1 n5 n! t
20. r1=tr;
      U7 w& Q+ c) R\" ~- i
21. I=I+1;
    - Z/ S0 j& }$ k0 U
22. end) @, l/ W- X& j7 P! [
    
23.    
    : p3 G0 U0 Q' ~8 @\" L1 f2 B$ Q
24. 
    ! h) |+ Y# T8 V& C. x; E

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