ΣV，其中"m" × "m"矩阵W是XX的特征向量矩阵， Σ是"m" × "n"的非负矩形对角矩阵，V是"n" × "n"的XX的特征向量矩阵。据此，当 "m" < "n" − 1时，V 在通常情况下不是唯一定义的，而Y 则是唯一定义的。W 是一个正交矩阵，YW=X，且Y的第一列由第一主成分组成，第二列由第二主成分组成，依此类推。为了得到一种降低数据维度的有效办法，我们可以利用W把 X 映射到一个只应用前面L个向量的低维空间中去：其中formula_3，且formula_4为formula_5的