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. Q. l9 l$ i$ l+ T
   
2. r1=[1,0.1,0.2;0.1,1,0.3;0.2,0.3,1];. r% S: q7 O8 N( w: ?
   
3. n=size(r1,1);, S8 N( U/ t0 J
   
4. I=1;
   : W/ z0 P& }7 F7 z& |8 Q$ ]+ @
5. while (I<=n)6 S, Q1 Z( J. u
   
6. for i=1:n
   ( L* K8 a; w+ m. @0 P& a. R+ X
7.      for j=1:n\" [9 Q+ A) r8 B4 h
   
8.          t=[];, D0 o! a/ y& ^0 `1 p8 ?2 j2 O
   
9.          for k=1:n  
   : @& S3 |% W8 B' W4 U7 v$ k
10.             mi(k)=min(r1(i,k),r1(k,j));
    5 F\" ~' O1 M1 y, u
11.             t=[t,mi(k)];# O6 z8 e& l8 E) V$ S
    
12.         end
    - B& A  {& W( {! C7 A
13.         tr(i,j)=max(t);
    % h9 M( k! v. R% |* H6 [8 [
14.     end
    0 R1 Y$ K* `7 j\" o7 B& N
15. end
    9 X6 e! W8 L4 I9 Y
16. if(tr==r1)
    6 I8 Y( e3 a8 r- Q9 B\" t
17.     tr
    5 A) j7 A  x3 _  I# V
18.     break;
    ' `/ f2 {% b: G1 |4 A
19. end* J- E9 q' ~* y5 X+ q1 G2 _
    
20. r1=tr;
    & _+ _0 }0 h6 z2 g
21. I=I+1;
    - y1 p\" ]3 B' w! E
22. end
    8 O9 N' |& T( R
23.    
    6 ~  Q! `$ G0 Q5 L) o, ?* T
24. 6 e4 F9 k: k+ M# M' \+ M, Z+ l
    

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