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- s- B+ y# F! ]$ f3 k) ]5 r
   
2. r1=[1,0.1,0.2;0.1,1,0.3;0.2,0.3,1];
   / W+ j2 z( f- Y1 u$ M
3. n=size(r1,1);
   ) ~0 [3 j1 Q' m* s! m1 X3 M3 N
4. I=1;; \4 N\" K' Z/ _
   
5. while (I<=n)
   * ?* E2 ~6 @  |- b  m  W7 E6 E( L
6. for i=1:n8 q! [- |\" y$ t0 }0 L% ^! S  G5 L! r
   
7.      for j=1:n
   % A\" H( m3 p! u& W9 q0 s
8.          t=[];
   , G# H5 e# T2 D: m7 m5 D
9.          for k=1:n  / s# V1 h0 L  p. K% @$ U
   
10.             mi(k)=min(r1(i,k),r1(k,j));
    6 G: k+ I2 h* L- m3 c% Y* O
11.             t=[t,mi(k)];
    + K' i3 ]4 o\" c+ a8 C
12.         end
    , y1 X* r! B0 ^! M7 |& H
13.         tr(i,j)=max(t);6 b' d: Z+ |- ?- d
    
14.     end
    4 I, D4 B( d- }1 R) W\" |* V( z- f
15. end
      X/ C7 I1 m, w
16. if(tr==r1)# `1 }. K6 M/ b8 h. s
    
17.     tr
    + v0 K4 Z( C) ^$ H/ d4 D
18.     break;
    . `% m- h9 T, @/ j7 x- U6 z# H8 P. @
19. end
    9 l4 ]; R- E8 R( M: u3 M
20. r1=tr;
      N% v4 b. z$ h+ @% E7 ^3 v
21. I=I+1;
    ! y( S: t\" W. L/ ~\" t
22. end
    ( H* y* D8 y5 K
23.    
    3 O7 D# c( U( p* @3 g
24. 
    4 x, L3 z' q) r+ P! _

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