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
   , ~+ c$ R/ F. }% z/ ?1 B  y2 r
2. r1=[1,0.1,0.2;0.1,1,0.3;0.2,0.3,1];
   4 u, ^3 A# o& o/ x+ t2 X
3. n=size(r1,1);. U' `; |: g5 m3 ~% M
   
4. I=1;
   : L6 k. G9 N- R  O
5. while (I<=n)$ _7 u# F4 n8 A. ?3 z1 n  v6 m
   
6. for i=1:n; E, G- c) G* V5 C, F- p
   
7.      for j=1:n
   5 b+ Q+ `' u  A7 a! ?3 _. g
8.          t=[];; }, k5 z! F; C
   
9.          for k=1:n  2 ?7 I% r1 ^  S- E! W
   
10.             mi(k)=min(r1(i,k),r1(k,j));) O+ _) r1 ]6 U4 J% j
    
11.             t=[t,mi(k)];) }% ?! Q! G0 ~$ A( N$ V
    
12.         end
    , x8 R) Z# d2 t5 R2 M
13.         tr(i,j)=max(t);
    0 W4 P\" z+ D: k0 k8 ~+ Q2 k$ a
14.     end; L- l0 O9 i( s7 x7 D
    
15. end, a% o- B) Z) ~/ E0 X( _
    
16. if(tr==r1)
    1 f, H. q/ j, I2 f$ C
17.     tr
    ; c2 P. z6 \& p( p
18.     break;5 e% q- y5 S* W; H2 P% \* r
    
19. end
    ' M) ~2 ?( c1 v! D' P
20. r1=tr;2 D# f8 ?1 v$ g9 ]- z4 z
    
21. I=I+1;% [$ V+ ~. f. g4 m: ]* G8 f\" d! t7 o6 f
    
22. end) ^% Q+ S( x2 c+ p\" u# B
    
23.     6 M( b( ?  o; y8 U! M- v
    
24. 
    ! o4 m4 V% L* O8 u5 W7 S

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