Risultati aggiuntivi della PCA

I modelli di PCA in R producono componenti diagnostici e di output aggiuntivi:

• center: le medie di colonna usate per centrare i dati, oppure FALSE se i dati non sono stati centrati
• scale: le deviazioni standard di colonna usate per scalare i dati, oppure FALSE se i dati non sono stati scalati
• rotation: le direzioni dei vettori delle componenti principali in termini delle caratteristiche/variabili originali. Queste informazioni ti permettono di definire nuovi dati in termini delle componenti principali originali
• x: il valore di ciascuna osservazione dell’insieme di dati originale proiettato sulle componenti principali

Puoi accedervi come per gli altri componenti del modello. Ad esempio, usa pr.out$rotation per accedere al componente rotation.

Quale delle seguenti affermazioni non è corretta riguardo al modello pr.out adattato sui dati di pokemon?