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 T. n. z- `6 f0 S$ p/ G
   
2. r1=[1,0.1,0.2;0.1,1,0.3;0.2,0.3,1];
   ' y% O) n- ?9 q
3. n=size(r1,1);9 e, J3 |2 N: b$ Q+ a: D
   
4. I=1;
   7 ^3 Z  S# @+ j3 ?, h$ E
5. while (I<=n)9 O. D: L# S\" t$ a1 `/ D
   
6. for i=1:n
   - l4 j& n/ z0 R\" K# ^  b
7.      for j=1:n8 d, m1 y% m: L; v7 J
   
8.          t=[];! u' v' E, z4 s* N
   
9.          for k=1:n  
   $ @9 B1 h; z9 M( ~+ X3 u$ O/ \, J
10.             mi(k)=min(r1(i,k),r1(k,j));
    # s% K+ U. g' Q, a# G2 t
11.             t=[t,mi(k)];\" u: }5 B2 ^6 Q
    
12.         end
    & l2 R9 ~% d* @- h  w- I6 O$ s
13.         tr(i,j)=max(t);
    & t. n5 U! X/ r
14.     end% j: O+ {8 p\" Q0 v7 V7 p
    
15. end\" E- d\" f$ g, F, U, `4 g\" @& X! k
    
16. if(tr==r1)& ^1 A5 T8 h  b
    
17.     tr. X+ e% \. }( J6 D\" h
    
18.     break;# q, ?1 z  B2 ?
    
19. end
    ' D* p- S3 R. C
20. r1=tr;
    1 y: G- c9 A7 g: B  G& E# a* y7 u
21. I=I+1;  r, {$ |) R  ?. U$ h' S
    
22. end# u0 y) C/ J5 j! ]! U* W
    
23.    
    ( k! X5 D4 H( V
24. * {4 T' I$ {7 h, u3 s
    

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