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。

相关问题

matlab传递闭包动态聚类图,用matlab做模糊聚类怎么编程做出系统动态聚类图

要做出系统动态聚类图，您可以通过以下步骤来实现：

1. 首先，您需要确定聚类算法。模糊聚类是一种常用的聚类算法之一，可以使用Fuzzy C-Means算法等。您需要根据您的数据集和问题来选择适当的聚类算法。

2. 然后，您需要准备数据集并编写代码将其导入Matlab中。您可以使用csvread()或xlsread()等函数来导入数据集。

3. 接下来，您需要对数据进行预处理。这可能包括数据清洗、标准化或其他必要的处理步骤，以便将数据准备好用于聚类。

4. 接下来，您需要编写代码来执行聚类算法。使用Matlab内置的聚类函数，或编写自己的聚类算法。您需要将聚类结果存储在变量中。

5. 最后，您需要编写代码来绘制系统动态聚类图。您可以使用Matlab的plot()函数或其他可视化工具来实现。

以下是一个使用Fuzzy C-Means算法实现模糊聚类和绘制系统动态聚类图的示例代码：

% 导入数据集
data = csvread('data.csv');

% 预处理数据
% ...

% 执行聚类算法
num_clusters = 4;
options = [2.0, 100, 1e-5, 0];
[centers, U] = fcm(data, num_clusters, options);

% 绘制聚类图
figure;
hold on;
for i = 1:size(data, 1)
    plot(data(i, 1), data(i, 2), '.', 'color', U(:, i));
end
plot(centers(:, 1), centers(:, 2), 'kx', 'markersize', 15, 'linewidth', 3);
hold off;

这将生成一个系统动态聚类图，其中数据点按其所属的类别被标记为不同的颜色，聚类中心用黑色叉形表示。您可以根据需要调整代码，以适应您的数据集和问题。

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 $O(n^3)$。