因为没有涉及到PCA的应用, 所以之前一直对它半熟不熟,即使能用也没搞清楚原因. 今天认真看了http://www.cs.otago.ac.nz/cosc453/student_tutorials/principal_components.pdf

的介绍, 基本明白了.

举一个例子,  given an   data matrix  ,  得到d个维度各自的均值 ,然后求得的covariance matrix, 在covariance matrix 与变量的取样相乘时, 确实可以放映出x_1在d个维度上的取值.(d个维度相当于d个坐标,其中的原点是各个维度上变量的经验均值)