<br><br><div class="gmail_quote">On Fri, Aug 26, 2011 at 12:38 PM, Mark Janikas <span dir="ltr"><<a href="mailto:mjanikas@esri.com">mjanikas@esri.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex;">
<div link="blue" vlink="purple" lang="EN-US"><div><p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt;color:#1F497D">Charles!  That looks like it could be a winner!  It looks like you always choose the last column of the U matrix and ID the columns that have the same values?  It works when I add extra columns as well!  BTW, sorry for my lack of knowledge… but what was the point of the dot multiply at the end?  That they add up to essentially zero, indicating singularity?  Thanks so much!</span></p>
</div></div></blockquote><div><br>The indicator of collinearity is the singular value in d, the corresponding column in u represent the linear combination of rows that are ~0, the corresponding row in v represents the linear combination of columns that are ~0. If you have several combinations that are ~0, of course you can add them together and get another. Basically, if you take the rows in v corresponding to small singular values, you get a basis for the for the null space of the matrix, the corresponding columns in u are a basis for the orthogonal complement of the range of the matrix. If that is getting a bit technical you can just play around with things.<br>
<br><snip><br><br>Chuck <br></div></div>