Whereas, if we take principle, if you perform principle component analysis on the whole data set which is represented here by the matrix X all column vectors are data points and you have considered union of data points of X1 and X2. So, part principle component analysis as we did earlier, first we compute the mean vector S bar, then you compute the covariance matrix, the variance of data.
जबकि, अगर हम प्रिंसिपल को लेते हैं, और हम प्रमुख तत्वों के विश्लेष्ण को पूरे डेटासेट पर करते हैं जो कि यहाँ दर्शाता है कि मेट्रिक्स X के सभी कॉलम वेक्टर के सारे डेटा पॉइंट्स को, तो हमें मानना होगा डेटा पॉइंट X1 और X2 को संघ के रूप में| प्रमुख तत्वों के जाँच का विश्लेष्ण जो हमने पूर्व में किया है| सर्वप्रथम हम मीन वेक्टर S बार की गणना करेगें तथा उसके बाद कोवेरिएंस मेट्रिक्स और डेटा के वेरिएंस के|