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9 ^; H/ p3 W0 s4 Q' `
   
2. r1=[1,0.1,0.2;0.1,1,0.3;0.2,0.3,1];
   - a$ @7 I/ S( M) M/ u: p/ T
3. n=size(r1,1);
   . H\" }  P& c! m: y- P: w# S\" ]
4. I=1;2 q+ ?5 `  p6 `
   
5. while (I<=n)# t* J, M9 b2 }: W; F& N' ^+ ^0 A
   
6. for i=1:n
   * [* ^3 f5 g; H+ g
7.      for j=1:n
   4 [# x4 N5 `6 e+ O
8.          t=[];
   & R  r8 W6 [0 H2 x  Y1 w
9.          for k=1:n  ) \( @- L: x, n7 r8 ]0 |
   
10.             mi(k)=min(r1(i,k),r1(k,j));3 D- d! H1 o2 I4 q
    
11.             t=[t,mi(k)];' T* D2 J1 i1 O
    
12.         end
    ; b7 N5 n% g; b) ]: I
13.         tr(i,j)=max(t);
    / Q. c4 R3 G( i  w5 ~+ Y$ n+ k+ j
14.     end
    7 l& Q. |/ l' f8 c% Q6 o* a
15. end
    7 @1 ?- ~, i/ u) f; ^
16. if(tr==r1)1 X7 g9 n6 n1 w. K6 }; T
    
17.     tr
    ! `8 l7 `1 G6 P1 u6 x# d7 G
18.     break;
    ! y* F2 R% ?9 y. `; b4 q1 g% `
19. end
    ' n5 q8 ^0 K+ h$ s1 }) K8 `
20. r1=tr;
    9 n; j5 B# S) u' Q
21. I=I+1;
    # q$ W4 j7 o% N! v
22. end
    - A) f  S- t8 k' Y. R+ h& I2 m
23.     7 [2 d, O8 x7 H+ d4 o, ?
    
24. 
    3 r: w/ S7 @) ]# [! S4 m* h: b

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