Matrix 是一个 Java 类，在哪个jar包里面

Matrix 类是在 Android SDK 中的 android.graphics 包内定义的，因此它可以在 Android 应用程序中直接使用。如果您是在 Android Studio 中开发应用程序，则可以在项目的 app/build.gradle 文件中添加以下依赖项：

dependencies {
    implementation 'com.android.support:core:VERSION'
}

在上面的代码中，VERSION 是指您要使用的 Android SDK 版本。一旦添加了这个依赖项，您就可以在您的 Java 代码中导入并使用 android.graphics.Matrix 类。

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用excel宏代码写一个绘制二维码的源代码

绘制二维码需要使用比较专业的库，Excel自带的绘图功能有限，无法直接绘制二维码。因此，以下是一个使用VBA调用ZXing库生成二维码的示例代码：

Sub GenerateQRCode()
    Dim QRCode As String
    QRCode = "https://www.example.com" '替换为您要生成二维码的链接或文本
    
    '设置二维码参数
    Dim qrCodeFormat As New com_google_zxing_qrcode_QRCodeWriter
    Dim hints As New com_google_zxing_qrcode_EncodeHintType
    hints.put(com_google_zxing_qrcode_EncodeHintType_ERROR_CORRECTION, com_google_zxing_qrcode_ErrorCorrectionLevel_L.Q)
    Dim matrix As com_google_zxing_qrcode_QRCode
    Set matrix = qrCodeFormat.encode(QRCode, com_google_zxing_BarcodeFormat_QR_CODE, 150, 150, hints)
    
    '将二维码转换为图片
    Dim barcodeFormat As New com_google_zxing_common_HybridBinarizer
    Dim binaryBitmap As New com_google_zxing_LuminanceSourceWrapper(matrix.getWidth, matrix.getHeight, matrix.getArray)
    Dim bitmap As com_google_zxing_common_Bitmap
    Set bitmap = barcodeFormat.convert(binaryBitmap).toBitmap
    
    '将图片插入Excel
    Set QRCodeImage = ActiveSheet.Pictures.Insert(bitmap)
    With QRCodeImage
        .Left = Range("A1").Left '二维码图片的左侧位置
        .Top = Range("A1").Top '二维码图片的顶部位置
        .Width = 150 '二维码图片的宽度
        .Height = 150 '二维码图片的高度
        .Placement = 1
    End With
End Sub

该代码使用了ZXing库来生成二维码图片。需要先下载并添加该库的Java JAR文件到VBA引用中。代码中使用了Java COM互操作，需要先安装Java Runtime Environment。请注意替换代码中的QRCode变量为您要生成二维码的链接或文本。该代码会在当前工作表的A1单元格位置生成一个大小为150x150像素的二维码图片。

我现在有一个对象列表，每个列表的对象属性分别为‘名称’，‘作者’，‘类型’，‘价格’，我想使用JAVA语言写一个PCA分类对新插入的对象进行分类，得出每个新增对象的类型，请帮我写一个实现算法的程序和测试新对象的代码

好的，我可以帮您实现一个简单的PCA分类算法，并提供相应的Java程序。

首先，PCA分类算法的实现需要借助于矩阵计算库，这里我们选择使用Java矩阵计算库Jama。如果您还没有安装该库，请按照以下步骤进行安装：

1. 下载Jama库jar包：https://math.nist.gov/javanumerics/jama/Jama-1.0.3.jar
2. 将Jama-1.0.3.jar文件复制到您的项目中
3. 在您的Java程序中导入Jama库：

import Jama.*;

有了Jama库的支持，我们就可以开始实现PCA分类算法了。以下是一个简单的PCA分类算法实现：

public class PCA {
    private Matrix X; // 数据矩阵
    private int n; // 数据维度
    private int k; // 降维后的维度
    private Matrix U; // 主成分矩阵
    private double[] mean; // 数据均值

    public PCA(double[][] data, int k) {
        this.X = new Matrix(data);
        this.n = data[0].length;
        this.k = k;
        this.mean = new double[n];

        // 计算数据均值
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            double sum = 0;
            for (int i = 0; i < X.getRowDimension(); i++) {
                sum += X.get(i, j);
            }
            mean[j] = sum / X.getRowDimension();
        }

        // 中心化
        for (int i = 0; i < X.getRowDimension(); i++) {
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                X.set(i, j, X.get(i, j) - mean[j]);
            }
        }

        // 计算协方差矩阵
        Matrix cov = X.transpose().times(X).times(1.0 / X.getRowDimension());

        // 计算特征值和特征向量
        EigenvalueDecomposition eig = cov.eig();
        Matrix V = eig.getV();

        // 取前k个特征向量组成主成分矩阵
        U = V.getMatrix(0, n-1, 0, k-1);
    }

    // 对新数据进行分类
    public int classify(double[] newData) {
        // 中心化
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            newData[j] -= mean[j];
        }

        // 投影到主成分空间
        Matrix Y = new Matrix(newData, 1).times(U);

        // 计算距离
        double minDist = Double.MAX_VALUE;
        int minIndex = -1;
        for (int i = 0; i < X.getRowDimension(); i++) {
            Matrix Yi = new Matrix(X.getMatrix(i, i, 0, n-1).getArray(), 1).times(U);
            double dist = Y.minus(Yi).norm2();
            if (dist < minDist) {
                minDist = dist;
                minIndex = i;
            }
        }

        // 返回分类结果
        return (int) X.get(minIndex, n-1);
    }
}

该算法的实现分为两个部分：PCA模型训练和新数据分类。在模型训练阶段，我们需要将原始数据中心化，计算协方差矩阵的特征值和特征向量，选取前k个特征向量作为主成分矩阵。在新数据分类阶段，我们将新数据中心化后投影到主成分空间，并计算与训练数据的距离，最后返回距离最近的训练数据的类型。

以下是一个简单的测试样例代码：

public class TestPCA {
    public static void main(String[] args) {
        // 原始数据
        double[][] data = {
            {1, 1, 1, 0},
            {2, 2, 2, 0},
            {1, 1, 3, 0},
            {5, 5, 5, 1},
            {6, 6, 6, 1},
            {5, 5, 7, 1}
        };

        // 新数据
        double[] newData = {3, 3, 3, 0};

        // 训练PCA模型
        PCA pca = new PCA(data, 2);

        // 对新数据进行分类
        int type = pca.classify(newData);

        // 输出分类结果
        System.out.println("New data type: " + type);
    }
}

在这个测试样例中，我们使用一个4维的数据集，其中前3维为属性（名称、作者、类型），最后一维为类型标签（0或1）。我们使用该数据集训练一个PCA模型，选取前2个特征向量作为主成分矩阵，然后对一个新的数据进行分类，输出分类结果。

您可以根据自己的数据集和需要修改相应的代码，以实现您的分类需求。希望能对您有所帮助！