PCA本质上是一个有损的特征压缩过程，但是我们期望损失的精度尽可能地少，也就是希望压缩的过程中保留最多的原始信息。要达到这种目的，我们希望降维（投影）后的数据点尽可能地分散。
基于这种思想，我们希望投影后的数据点尽可能地分散。而这种分散程度在数学上可以利用方差来表示。设降维后的特征为 A，也就是希望 Var(A) =
${\sigma}_{k}(n)=\sum_{d|n}^{}{d}^{k}$
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