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
   ) A+ z( Y+ ^, l. x- z, Z, i+ N
2. r1=[1,0.1,0.2;0.1,1,0.3;0.2,0.3,1];
   ; u$ S9 ]% a8 r2 i3 K5 \
3. n=size(r1,1);# h% o% a0 W( ~* o
   
4. I=1;% W; x# Y  j. e+ u! c1 V
   
5. while (I<=n)9 R& t& p) `& A& ~: m
   
6. for i=1:n
   ( B, D0 ~; Z, ~: `- v- S, b
7.      for j=1:n* {5 C+ d' V; m, r
   
8.          t=[];
   2 D9 W$ p2 n\" z* ~9 M; A1 t
9.          for k=1:n  
   * p! W4 ~7 I. N1 ~6 C
10.             mi(k)=min(r1(i,k),r1(k,j));
    . K$ }' p! U. i
11.             t=[t,mi(k)];2 C; s. W9 D4 Z
    
12.         end4 V- Y1 H. e$ k+ r4 s
    
13.         tr(i,j)=max(t);8 ^. `0 ]+ m$ Z9 Z( I) D
    
14.     end% c3 S# x: D\" c' X( @7 ]% s5 [% x
    
15. end: U9 [: A* Z2 x1 d2 D
    
16. if(tr==r1)) t2 }6 ?\" a0 y& n* G
    
17.     tr* J  t8 Q  U4 v8 \\" L6 S  C
    
18.     break;
    * b5 N. J2 \6 G, `. w
19. end
    9 |0 r6 h0 J7 G  n/ G) K
20. r1=tr;
    2 {3 U\" J; p/ Y! a% s' D  t: L2 {
21. I=I+1;3 d0 j\" w6 P\" v8 ]8 Y
    
22. end
    0 O* w9 ~- p/ M# `
23.     0 F( C$ F$ Z1 x. ?+ c9 Y' X. d
    
24. 
    - T: n) f' h9 }$ N

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