Анализ главных компонент

Я должен написать классификатор (модель смеси Гаусса), который я использую для распознавания человеческой деятельности. У меня есть 4 набора данных видео. Я выбираю 3 из них в качестве тренировочного набора и 1 из них в качестве тестового набора. Перед тем, как применить модель gm на тренировочном наборе, я запускаю на ней pca.

pca_coeff=princomp(trainig_data);
score = training_data * pca_coeff;
training_data = score(:,1:min(size(score,2),numDimension));

Что делать на этапе тестирования? Следует ли выполнить новый принцип тестирования данных

new_pca_coeff=princomp(testing_data);
score = testing_data * new_pca_coeff;
testing_data = score(:,1:min(size(score,2),numDimension));

или использовать pca_coeff, которые я вычисляю для обучающих данных?

score = testing_data * pca_coeff;
testing_data = score(:,1:min(size(score,2),numDimension));