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
   & m\" ~+ N' g9 n- }& A; B: |4 ?
2. r1=[1,0.1,0.2;0.1,1,0.3;0.2,0.3,1];* F0 b5 U; l4 c6 R' H
   
3. n=size(r1,1);
   6 v& M* n6 t; F) z
4. I=1;) ]\" v. R' B+ H- ?$ x2 l
   
5. while (I<=n)' U; q8 `0 S. a& E4 u\" v
   
6. for i=1:n  L4 m- z3 Y- Z( f1 z3 f
   
7.      for j=1:n6 r' E: B# n: V) d3 W2 \6 v
   
8.          t=[];5 U8 @0 L+ L\" N9 U
   
9.          for k=1:n  
   & x# S* ~( h8 z1 e
10.             mi(k)=min(r1(i,k),r1(k,j));. g/ s# l8 s+ R2 i5 F
    
11.             t=[t,mi(k)];6 _: k\" V: o6 R1 s0 _* r
    
12.         end
    . I4 I! v7 F% V
13.         tr(i,j)=max(t);
    5 C5 G1 c. e! q6 b
14.     end
    # ~8 ^  E; }( y% K1 w; v$ _; U3 ~
15. end
    . ~* f: F! \* G3 r, l% b
16. if(tr==r1)' Z& K% d! o  Q# [) m, B: l
    
17.     tr& s- l; N! M3 g& }2 }2 C
    
18.     break;
      k# |8 t( @! T% |  Y
19. end
    ! ^! U4 z- Y$ ^* y' u$ y# s2 e* r; Z
20. r1=tr;1 B5 c2 @( D8 |- \: Q
    
21. I=I+1;1 m2 P* V  s. s- h$ Y( r3 {
    
22. end
    7 q: f/ B9 P. F! F
23.     9 r: R' h% T' t, p
    
24. \" u5 a9 v, K- ]
    

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