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& ?+ X/ F8 E5 d# l# O\" T. e
   
2. r1=[1,0.1,0.2;0.1,1,0.3;0.2,0.3,1];8 e$ C* S; M3 u
   
3. n=size(r1,1);2 m: ]9 F: m! ~7 C9 _
   
4. I=1;% }+ B4 R7 E- v3 _$ x6 A
   
5. while (I<=n)
   1 ~\" G2 `4 H, B, ^6 C7 [; P
6. for i=1:n
   * @2 {7 s# |: H6 \1 o4 |4 q
7.      for j=1:n
   1 n; ^1 ^: ]9 F  S: M$ P
8.          t=[];. x) R( i& O& w- o. H
   
9.          for k=1:n  
   : m\" D( M+ J* U$ z0 U
10.             mi(k)=min(r1(i,k),r1(k,j));
    / o. t: m: M1 H
11.             t=[t,mi(k)];
    7 U4 C6 c: q, f# l7 z
12.         end
    2 A3 F0 l0 O! s& J3 a5 ~
13.         tr(i,j)=max(t);
    ; w* R: N9 ?% B+ p! F# }! m% w2 M- t, O
14.     end3 F$ t6 j: ]. f1 h2 p% Y7 }
    
15. end
    * t/ s: a. V0 i) c- j
16. if(tr==r1)
    ' U  b# [5 w; l0 Z
17.     tr$ g9 F. _( {5 W% X# g3 g9 ~& _
    
18.     break;\" N: |\" |9 _# [6 ]7 s0 O
    
19. end
    ' m( j7 _& }. L
20. r1=tr;
      b' ^\" U\" T8 t0 V; z7 z
21. I=I+1;
    2 h/ Y& C3 E' i* x* E
22. end) O( H( o7 A/ ?3 f. a' n
    
23.    
    ' o; ^( \' J$ {1 ^
24. 
    4 C, e6 m1 W# T# B9 Z2 i) I

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