以下是一个示例代码，用于将矩阵进行分类：

def classify_matrix(matrix):
    # 创建一个字典，用于存储分类后的矩阵
    classified_matrix = {}

    # 遍历矩阵的每个元素
    for row in range(len(matrix)):
        for col in range(len(matrix[row])):
            element = matrix[row][col]

            # 检查元素是否已经存在于分类字典中
            if element in classified_matrix:
                # 如果存在，则将当前元素添加到对应的分类列表中
                classified_matrix[element].append((row, col))
            else:
                # 如果不存在，则创建一个新的分类列表并添加当前元素
                classified_matrix[element] = [(row, col)]

    return classified_matrix

# 测试示例
matrix = [[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5]]
classified_matrix = classify_matrix(matrix)
print(classified_matrix)

输出结果为：

{1: [(0, 0)], 2: [(0, 1), (1, 0)], 3: [(0, 2), (1, 1), (2, 0)], 4: [(1, 2), (2, 1)], 5: [(2, 2)]}

在示例代码中，我们定义了一个classify_matrix函数，它接受一个矩阵作为参数，并返回一个字典，其中键为矩阵中的元素，值为该元素在矩阵中的位置列表。

我们使用两个嵌套的循环遍历矩阵的每个元素。对于每个元素，我们首先检查它是否已经存在于分类字典中。如果存在，我们将当前元素的位置添加到对应的分类列表中。如果不存在，我们创建一个新的分类列表，并将当前元素添加到字典中。

最后，我们返回分类后的矩阵字典。在示例中，我们使用一个3x3的矩阵进行测试，并打印出分类后的结果。