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0 k* l; x! y/ F8 @/ u1 I
   
2. r1=[1,0.1,0.2;0.1,1,0.3;0.2,0.3,1];
   ; F* g  T! Q6 n) ]
3. n=size(r1,1);
   ; L: f\" ]. f. ]4 Z) E3 E7 }6 [( a5 e
4. I=1;
   * {  {8 Q0 q3 L: N; n
5. while (I<=n)! M5 m1 F8 B7 J3 u& h4 n
   
6. for i=1:n
   / M% ~8 t5 z2 n, K, a7 H6 T; B
7.      for j=1:n6 n8 O& K3 R) i\" h! A
   
8.          t=[];) `5 l\" q# K# P
   
9.          for k=1:n  
   4 [& m4 h# m' o- m6 a
10.             mi(k)=min(r1(i,k),r1(k,j));
    ; r* I& @, F* |& M, t) \
11.             t=[t,mi(k)];
    + K! Q: t3 P/ p/ i
12.         end
    ! v1 m6 n8 F3 ?/ Y  g
13.         tr(i,j)=max(t);6 l3 T, `7 R9 p5 m! B\" S
    
14.     end/ |, n5 J. @: P1 r: {
    
15. end
      H& m0 |6 W0 ^8 k4 o$ Q
16. if(tr==r1)
    ; l: J1 }: M! A; W3 s2 m
17.     tr! w% c0 \# j4 E\" f/ k) E$ v. G, X
    
18.     break;8 v$ n. T0 k, K1 ]8 \/ E
    
19. end$ G3 F) S2 x1 t+ `& C5 U
    
20. r1=tr;* F6 o6 e9 [7 ^) c. C4 I' t( b
    
21. I=I+1;
    2 p, [. B$ `% ?9 w2 P9 [' o5 D
22. end! h# u6 [1 O) b7 D) |, H
    
23.    
    7 q+ v% N7 q# E\" r8 G
24. % v# v; ?( ~- S% O0 e; T2 O* t
    

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