Oración 1: dado unos datos estructurados X de dimensión n × m, el algoritmo de la reducción de dimen- siones se puede ver como: estandarización de los datos X, encontrar los primeros p autovectores w1, w2, · · ·, wp de la matriz de covarianza Σ de los datos estandarizados, los cuales coinciden con las p componente principales de los datos, siempre que p < m; con esto, luego se define para cada observación x ∈ Rm una nueva variable Vi′ dada por Vi ′ = wi · x, para todo 1 ≤ i ≤ p, siendo p el número de componentes príncipes calculadas y la dimensión a la cual se quiere reducir cada observación de los datos
Oración 2: el nuevo conjunto de datos X ′ donde cada observación se redujo a p variables se puede expresar como 3.1 Reducción de dimensiones 13 X ′ = XW t, donde W =  w1 w2
Conector: por lo tanto,
Relación: reasoning
Género: books