matlab矩阵去中心化

㈠ matlab 如何去掉矩阵中的全0行

具体操作步骤如下：

1、首先，来了解下以下两个函数，可以使用这两个函数来进行删除所有零行或全部列的操作。如下图所示，然后进入下一步。

㈡ matlab中如何进行数据中心化处理

1．首先，打开计算机上的“ matlab”软件，主界面如下图所示，可以通过在命令行中输入代码来运行。

㈢ MATLAB编程怎样去掉矩阵里的一行一列形成新矩阵

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

A =

1 2 3

4 5 6

7 8 9

删除行：

>> A(2,:)=[]

A =

1 2 3

7 8 9

删除列：

>> A(:,2)=[]

A =

1 3

7 9

(3)matlab矩阵去中心化扩展阅读：

MATLAB的使用

在Matlab中可以对矩阵进行任意操作，包括改变它的形式，取出子矩阵，扩充矩阵，旋转矩阵等．其中最重要的操作符为“:”， 它的作用是取出选定的行与列．

例如：

A(:,:) 代表A的所有元素；试比较A(:),将A按列的方向拉成长长的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个元素；

A(:,J:K) 代表A(:,J), A(:,J+1), …, A(:,K)，如此类推.

对矩阵可以进行各种各样的旋转、变形、扩充：

矩阵的转置用符号“ ' ”表示：

如A=[1 2 3; 4 5 6 ; 7 8 0]

那么：计算B=A'

B =

1 4 7

2 5 8

3 6 0

符号“ ' ”为矩阵的转置，如果Z为复矩阵，则Z'为它的复数共轭转置，非共轭转置使用Z.' 或conj(Z')求得．

㈣ matlab 如何去除矩阵中的某个元素，使之成为新矩阵。

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

㈤ matlab 怎样去掉矩阵中的零元素

这个问题问的有点问题。
如果是一维的，a(a==0) = [] 就能解决问题
如果是多维的，a(a==0) = [] 会把a变成一维的，然后结果类似于上面的结果。原因是每行每列中的0的个数不同，无法保持多维的样子，只能拉长了当成一维处理。

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 中矩阵怎样去平均值

要看你是怎么来去均值？你说的是去掉同一矩阵的矩阵（此时矩阵的均值为一个数），还是去掉均值（其中均值为一串矩阵的均值）？你不说清别人怎么帮你？

㈦ matlab 矩阵去均值算法代码帮我看下怎么修改

数据是按行存放（一行是一条记录）。改正如下：

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

这代码不简洁，可以优化下：

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

㈧ matlab中pca

1，4 matlab是有帮助文档的，我没有明白你所指的去中心化处理是什么，PCA的结果在数组自己的维度。
以下是帮助文档，请仔细阅读
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，他们分解矩阵的方式是不同的。我建议你翻看wikipedia里面SVD和PCA的说明，里面公式很清晰了

㈨ 矩阵的中心化是什么

使矩阵每列元素和为0，matlab中可以使用zscore(X)。

㈩ MATLAB编程怎样去掉矩阵里的i行i列并形成新矩阵

这个比较好办 只要你知道求矩阵特征值的命令就行
比如A是你给的矩阵
程序可以如下，
[M,N] = size(A);% 求出A的大小
for i =1:M
TempA = []; %定义一个临时变量
TempA = A;

TempA(i,:) =[];%去掉第i行

TempA(:,i) =[]; % 去掉第i列

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

end