So, earlier we have only one-dimensional space sub space for projections. So, we have used standard definitions of variances kind of definitions; that means, square deviations, but now you have to use the corresponding outer product of this matrix to denote a scatter matrix. So, this is represented as, as you can see
तो पहले हमारे पास केवल एक आयामी सबस्पेस था प्रोजेक्शन के लिए तो हम वेरिएंस की मानक परिभाषा को इस तरह उपयोग करते है इसका मतलब है स्क्वायर डेविएशन का उपयोग करना है| मैट्रिक्स के इसी बाह्य प्रोडक्ट जो स्कैटर मैट्रिक्स को दर्शाता है| इसलिए, जैसा कि हम देख सकते हैं, इसका प्रतिनिधित्व किया जा सकता है