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关于「为什么在散度矩阵表达式中 x_i^T x_i 会产生一个 D 乘 D 的矩阵？」

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理解原因

PCA 算法从数据中减去均值以将其中心化，这意味着所有点的均值应该为零。这一步为随后的基于方差的步骤做准备，使散度矩阵的公式更简单。

适用条件：数据必须首先表示为矩阵 X。；减去的是均值 $\overline{X}$ 。；在这一步之后，视频在散度矩阵讨论中使用 $\overline{X} = 0$ 。