PCA のその他の結果

R の PCA モデルは、診断や出力のための追加コンポーネントも生成します。

• center: データのセンタリングに使用した各列の平均値。データがセンタリングされていない場合は FALSE
• scale: データのスケーリングに使用した各列の標準偏差。データがスケーリングされていない場合は FALSE
• rotation: 元の特徴量（変数）に関する主成分ベクトルの方向。この情報を使うと、元の主成分を使って新しいデータを定義できます
• x: 元のデータセットの各観測値を主成分に射影した値

これらには他のモデルコンポーネントと同様の方法でアクセスできます。例えば、rotation コンポーネントにアクセスするには pr.out$rotation を使います。

pokemon データに対して当てはめた pr.out モデルについて、次の記述のうち正しくないものはどれですか。