模糊相似矩阵_主要理论
在生产、科学实验以及日常生活中，常要求我们把所接触或者研究的领域，按照他们的性质用途等分成几类。然而，现实生活中，事物之间的界限往往不一定很清晰，很多分类问题都伴随着模糊性。就拿黄色来说，深黄色、浅黄、米黄色之间就没有绝对界限，只能说此颜色跟某种颜色更相近，在计算机当中这个相近程度只能通过一定的数学方法来表达。而用模糊数学的语言和方法对这类问题能够很好的解决，这就产生了模糊聚类分析。模糊聚类分析一般一般分为数据标准化、标定和聚类三步。
一、 模糊聚类分析：
1. 数据标准化
2. 标定
根据需要，只介绍5种标定方法。
3. 聚类
因我只研究目标色与哪个颜色相近即可：
二、 模糊相似矩阵的构造方法：
模糊相似矩阵的构造方法有13种之多，因篇幅有限，只对以下5种做简单介绍：
三、 算法示例：
算法实现见下一篇博客。
如果有不明白的地方，参考知网论文：《基于模糊相似矩阵的尿糖试纸颜色识别研究》作者：谢彦斌