矩阵提取公因子

在处理矩阵A时要先确保A已转为double型.显示B时还要转换为uint8型.我举一个例子吧,我先读取一个名为111.bmp的图像I=imread('C:\Users\DELL\Desktop

行列式是一个数,一个矩阵与一个行列式想乘,就是用这个数（即行列式的值）去乘以矩阵里的每一个元素.如果要看成提取因子,那也只是将矩阵中的所有元素的公因子|A|提取出来.而不是相当于提取了行列式的行还是列

1、你所给出的矩阵一级非零子式有入+1,入+2,入-1,入-2,这四个式的最大公因式是1,因此一阶子式的最大公因式是1.2、然后2级非零子式有(入+1)*(入+2),(入+1)*(入-1),(入+1)

N=704;M=1280;n=32;m=64;A=rand(N,M);%生成原始数据矩阵B=reshape(A,n,m,N*M/(n*m));%重置矩阵为32×64×440结构fork=1:n%选择1

a=reshape(1:9,3,3)a=147258369>>d=diag(a)d=159

不是很明白你的意思.你可以利用提取的主因子来对个案进行聚类分析,但是没有必要对提取的主因子进行聚类了

Y1=Y(find(Y>=10))

analyze（分析）->DimensionReduction（降维）->factor（因子分析）->选中variables（变量）->extraction(抽取)->correlationmatri

不用谢!多项式矩阵的不变因子,就是它等价的那个Smith标准型对角线上的每个非零的多项式,有了不变因子就可以在复数域对每个不变因子做因式分解,得到的不是常数的因式都是初等因子,行列式因子就是比如说秩为

因子载荷矩阵里,最左一列是项目（题目）,最上一行是因子（主成份）,下面就是各项目在各因子上的载荷,载荷按高到低排好序就可以看出各因子包括哪些项目.

[i,j]=find(A==5)count=length(i)6和7类似做法没办法了,不好意思

A=rand(80,120);%这一句你就省了.>>b=A(1:8:73,1:8:113);%这一句就可以了,不过你自己取一下终值,不知道你的最后一个数据还要不要取到.

analysis-datareduction-factor-extraction下自己选择分析方法

fork=1:length(a)tmp=a{k};b(:,k)=tmp(:,end);endb矩阵就是把a中所有矩阵的最后一列放在一起拼成的矩阵.再问：>>a={}formi=1:18ifmi

矩阵就是方程中未知数的系数和常数项,省掉了未知数所以,公因式可以直接消掉你这个矩阵相当于2x1＋4x2＝6（左右两边同时除以2,方程不变,即x1＋2x2＝3）x1－x2＝9（没有公因式,不变）所以,矩

在科学研究或日常生活中,常常需要判断某一事物在同类事物中的好坏、优劣程度及其发展规律等问题.而影响事物的特征及其发展规律的因素（指标）是多方面的,因此,在对该事物进行研究时,为了能更全面、准确地反映出

对计算机而言这种计算相当的复杂.大概是先转化成三对角矩阵,然后再进行各种迭代计算.对于人工计算,还是老老实实算出各个特征子空间,然后好好分解吧.

同学,是这样滴,矩阵去除某些元素,必须用另外的元素补上,不然就不是矩阵了你要去掉175,可以用0补上,例如：>>A=[123;456;789];>>A(1:2:5)=0A=023406089要是选择不

取矩阵A的第i1~i2行、第j1~j2列构成新矩阵:A(i1:i2,j1:j2),新矩阵V为矩阵A的【1,2】行,【3,4】列故：V=3341再问：j1：j2不是第一、第二列吗再答：你不是写的是V=A

前面的是行列式(计算结果是数),应用的是行列式的性质后面的是矩阵(计算结果是矩阵),不要二者混为一谈再问：嗯，谢啦，我问的好多问题貌似都是你回答的