传递闭包法matlab代码

以下是使用传递闭包法计算图的传递闭包的 MATLAB 代码示例：

function [trans_closure] = transitive_closure(adj_matrix)
% 计算邻接矩阵的传递闭包
% 输入：邻接矩阵 adj_matrix
% 输出：传递闭包 trans_closure

n = size(adj_matrix, 1); % 图中节点的数量

% 初始化传递闭包为邻接矩阵
trans_closure = adj_matrix;

% 使用传递闭包计算算法
for k = 1:n
    for i = 1:n
        for j = 1:n
            trans_closure(i,j) = trans_closure(i,j) || (trans_closure(i,k) && trans_closure(k,j));
        end
    end
end
end

传递闭包算法的时间复杂度为 $O(n^3)$。

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传递闭包法计算模糊聚类matlab代码

传递闭包法是一种计算模糊聚类的方法，可以用Matlab实现。以下是一个简单的Matlab代码示例：

% 输入数据
data = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9; 2 3 4; 5 6 7; 8 9 10];

% 初始化相似度矩阵
similarity = zeros(size(data, 1));

% 计算每个数据点之间的相似度
for i = 1:size(data, 1)
    for j = i+1:size(data, 1)
        similarity(i, j) = exp(-norm(data(i,:)-data(j,:))^2);
        similarity(j, i) = similarity(i, j);
    end
end

% 初始化传递闭包矩阵
transitive_closure = similarity;

% 计算传递闭包
for k = 1:size(data, 1)
    for i = 1:size(data, 1)
        for j = 1:size(data, 1)
            transitive_closure(i, j) = max(transitive_closure(i, j), min(transitive_closure(i, k), transitive_closure(k, j)));
        end
    end
end

% 根据传递闭包矩阵进行聚类
clusters = {};
visited = zeros(size(data, 1), 1);
for i = 1:size(data, 1)
    if ~visited(i)
        cluster = find(transitive_closure(i, :) >= 0.5);
        clusters{end+1} = cluster;
        visited(cluster) = 1;
    end
end

% 输出聚类结果
for i = 1:length(clusters)
    fprintf('Cluster %d: %s\n', i, mat2str(clusters{i}));
end

该代码将输入数据矩阵`data`中的每个数据点之间的相似度计算出来，然后使用传递闭包算法计算传递闭包矩阵`transitive_closure`。最后，根据传递闭包矩阵将数据点划分到不同的聚类中，并输出聚类结果。请注意，该代码中使用的相似度函数是欧几里得距离的指数形式，您可以根据自己的需求更改相似度函数。

matlab传递闭包代码

可以使用Warshall算法来计算有向图的传递闭包，以下是matlab实现代码：

function [T] = transitive_closure(M)
% 计算有向图的传递闭包
% 输入参数：M为邻接矩阵
% 输出参数：T为传递闭包矩阵

n = size(M,1);
T = M;
for k = 1:n
    for i = 1:n
        if T(i,k) == 1
            T(i,:) = max(T(i,:),T(k,:));
        end
    end
end
end

这段代码中，输入参数M为邻接矩阵，输出参数T为传递闭包矩阵。在算法实现中，我们使用两个for循环来遍历邻接矩阵，如果发现从i到k有一条边，那么就将i到所有k可达的点都标记为可达。最终得到的T矩阵即为传递闭包矩阵。