イラストで学ぶ人工知能概論の主成分分析の説明で,「データが高次元空間上で多変量正規分布に従って分布していると仮定して,...」とありましたが,通常,主成分分析を行う際,分布の仮定は必要ないと思うのですが,いかがでしょうか.(データが多変量正規分布に従っていれば,線形のPCAで上手く次元削減できそう! という話?)

お。熟慮の上、新しい刷で必要な修正をしたいと思います。