matlab矩陣去中心化

㈠ matlab 如何去掉矩陣中的全0行

具體操作步驟如下：

1、首先，來了解下以下兩個函數，可以使用這兩個函數來進行刪除所有零行或全部列的操作。如下圖所示，然後進入下一步。

㈡ matlab中如何進行數據中心化處理

1．首先，打開計算機上的「 matlab」軟體，主界面如下圖所示，可以通過在命令行中輸入代碼來運行。

㈢ MATLAB編程怎樣去掉矩陣里的一行一列形成新矩陣

>> A=[1,2,3;4,5,6;7,8,9]

A =

1 2 3

4 5 6

7 8 9

刪除行：

>> A(2,:)=[]

A =

1 2 3

7 8 9

刪除列：

>> A(:,2)=[]

A =

1 3

7 9

(3)matlab矩陣去中心化擴展閱讀：

MATLAB的使用

在Matlab中可以對矩陣進行任意操作，包括改變它的形式，取出子矩陣，擴充矩陣，旋轉矩陣等．其中最重要的操作符為「:」， 它的作用是取出選定的行與列．

例如：

A(:,:) 代表A的所有元素；試比較A(:),將A按列的方向拉成長長的1列（向量）；

A(:,J) 代表A的第J列；

A(J:K) 代表 A(J), A(J+1), …, A(K)，如同A(:)的第J到第K個元素；

A(:,J:K) 代表A(:,J), A(:,J+1), …, A(:,K)，如此類推.

對矩陣可以進行各種各樣的旋轉、變形、擴充：

矩陣的轉置用符號「 ' 」表示：

如A=[1 2 3; 4 5 6 ; 7 8 0]

那麼：計算B=A'

B =

1 4 7

2 5 8

3 6 0

符號「 ' 」為矩陣的轉置，如果Z為復矩陣，則Z'為它的復數共軛轉置，非共軛轉置使用Z.' 或conj(Z')求得．

㈣ matlab 如何去除矩陣中的某個元素，使之成為新矩陣。

fi=[-45:45:90];
fi(find(fi==0))=[]

㈤ matlab 怎樣去掉矩陣中的零元素

這個問題問的有點問題。
如果是一維的，a(a==0) = [] 就能解決問題
如果是多維的，a(a==0) = [] 會把a變成一維的，然後結果類似於上面的結果。原因是每行每列中的0的個數不同，無法保持多維的樣子，只能拉長了當成一維處理。

a =

4 4 4 2 2
4 0 3 2 2
2 1 2 4 3
3 0 5 4 4
1 0 0 1 4

>> a(a==0)=[]

a =

Columns 1 through 20

4 4 2 3 1 4 1 4 3 2 5 2 2 4 4 1 2 2 3 4

Column 21

4

㈥ matlab 中矩陣怎樣去平均值

要看你是怎麼來去均值？你說的是去掉同一矩陣的矩陣（此時矩陣的均值為一個數），還是去掉均值（其中均值為一串矩陣的均值）？你不說清別人怎麼幫你？

㈦ matlab 矩陣去均值演算法代碼幫我看下怎麼修改

數據是按行存放（一行是一條記錄）。改正如下：

meanValue=mean(mixedsig')';
mixedsig=mixedsig-meanValue*ones(1,size(meanValue,2));
^^^^^^^^^改成mixedsig

這代碼不簡潔，可以優化下：

mixedsig=mixedsig-repmat(mean(mixedsig,2),1,size(mixedsig,2));

㈧ matlab中pca

1，4 matlab是有幫助文檔的，我沒有明白你所指的去中心化處理是什麼，PCA的結果在數組自己的維度。
以下是幫助文檔，請仔細閱讀
coeff = pca(X) returns the principal component coefficients, also known as loadings, for the n-by-p data matrix X. Rows of X correspond to observations and columns correspond to variables. The coefficient matrix is p-by-p. Each column of coeffcontains coefficients for one principal component, and the columns are in descending order of component variance. By default, pca centers the data and uses the singular value decomposition (SVD) algorithm.
example
coeff = pca(X,Name,Value) returns any of the output arguments in the previous syntaxes using additional options for computation and handling of special data types, specified by one or more Name,Value pair arguments.
For example, you can specify the number of principal components pca returns or an algorithm other than SVD to use.
example
[coeff,score,latent] = pca(___) also returns the principal component scores in score and the principal component variances in latent. You can use any of the input arguments in the previous syntaxes.
Principal component scores are the representations of X in the principal component space. Rows of score correspond to observations, and columns correspond to components.
The principal component variances are the eigenvalues of the covariance matrix of X.
example
[coeff,score,latent,tsquared] = pca(___) also returns the Hotelling's T-squared statistic for each observation in X.
example
[coeff,score,latent,tsquared,explained,mu] = pca(___) also returns explained, the percentage of the total variance explained by each principal component and mu, the estimated mean of each variable in X.
2. PCA 和SVD的不同是，他們分解矩陣的方式是不同的。我建議你翻看wikipedia裡面SVD和PCA的說明，裡面公式很清晰了

㈨ 矩陣的中心化是什麼

使矩陣每列元素和為0，matlab中可以使用zscore(X)。

㈩ MATLAB編程怎樣去掉矩陣里的i行i列並形成新矩陣

這個比較好辦 只要你知道求矩陣特徵值的命令就行
比如A是你給的矩陣
程序可以如下，
[M,N] = size(A);% 求出A的大小
for i =1:M
TempA = []; %定義一個臨時變數
TempA = A;

TempA(i,:) =[];%去掉第i行

TempA(:,i) =[]; % 去掉第i列

EigValue(:,i) = eig(TempA);% 求出特徵值，保存在EigValue第i列

end