对于二阶矩阵A，其特征多项式为x^2-(a+d)x+(ad-bc)。根据a,b,c,d的取值，共有16个这样的矩阵。将这些矩阵按照相似性进行分类，可以发现有以下六种特征多项式：x^2（三个矩阵）、x^2-1（一个矩阵）、x^2-x（六个矩阵）、x^2-x-1（两个矩阵）、x^2-2x（一个矩阵）、x^2-2x+1（三个矩阵）。如果特征多项式没有重根，那么对应的矩阵两两相似，例如，以x^2-x为特征多项式的六个矩阵{{1,1},{0,0}}、{{1,0},{1,0}}、{{0,0},{1,1}}、{{0,1},{0,1}}、{{1,0},{0,0}}、{{0,0},{0,1}}，这些矩阵两两相似，可以归为一类。
特别需要注意的是，对于特征多项式有重根的情况，分类会更加复杂。例如，对于特征多项式为x^2的矩阵，其中{{0,0},{1,0}}和{{0,1},{0,0}}的最小多项式是x^2，而{{0,0},{0,0}}的最小多项式是x，因此这些矩阵可以分为两类。同样地，对于特征多项式为x^2-2x+1的三个矩阵，它们也分为两类。
在对这些矩阵进行分类时，除了考虑特征多项式，还需要关注矩阵的最小多项式。最小多项式可以进一步揭示矩阵的结构和性质。通过对这些矩阵进行仔细分析，我们可以发现它们之间的相似性，并将其归为不同的类别。
综上所述，通过对二阶矩阵的特征多项式和最小多项式的分析，我们可以将16个矩阵分为不同的组。这个过程不仅需要考虑矩阵的代数性质，还需要深入理解矩阵的结构和特征，以便更好地理解和分类这些矩阵。
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