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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。- %平方法计算相似矩阵的传递闭包- H- z' c6 u7 s* y/ W+ A2 x
- r1=[1,0.1,0.2;0.1,1,0.3;0.2,0.3,1];, @ S# E' d# @9 h\" e
- n=size(r1,1);: M\" \5 b( |' v* a- G3 z
- I=1;& a. u; h3 K. P) \' I6 M% h6 u5 |
- while (I<=n)& z1 {0 }8 `) |% o: Z; Q
- for i=1:n0 p3 D- z% J' g4 }
- for j=1:n# L7 F; z O* g& `) o- C2 D
- t=[];0 ~/ R7 ?$ B5 c3 g9 e; E- |. b9 `
- for k=1:n
i j5 W1 `5 c; h - mi(k)=min(r1(i,k),r1(k,j));
! Q- M& `( K& _3 Z - t=[t,mi(k)];2 F2 w4 ], U/ L, k1 N- j
- end
; r$ ~, ]\" u1 z, w - tr(i,j)=max(t);
6 _7 E- b0 D. j/ W0 I* L4 V1 _ - end
q4 M% c4 B) O# c - end# b; K8 y. `. @! Y
- if(tr==r1). Y7 I2 U0 V I5 ]4 Y* T& g
- tr
9 f$ n* C7 }7 P7 O' l. o* t8 k - break;
% @9 p0 a) K* i+ Q% ^8 }6 S8 j5 g9 ^ - end
/ ]+ }4 X8 ]: d - r1=tr;
0 i7 X, @5 D7 s) @) ]' r - I=I+1;
z2 M% b; u' e3 ~% g# A - end
. _\" E0 U* @, w8 z+ k: c$ s - 2 {, O- f o1 m, |5 w
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