Aanvullende resultaten van PCA

PCA-modellen in R leveren extra diagnostische en outputcomponenten op:

• center: de kolommiddelen die zijn gebruikt om de data te centreren, of FALSE als de data niet zijn gecentreerd
• scale: de kolomstandaarddeviaties die zijn gebruikt om de data te schalen, of FALSE als de data niet zijn geschaald
• rotation: de richtingen van de hoofdcomponentvectoren uitgedrukt in de oorspronkelijke features/variabelen. Met deze informatie kun je nieuwe data definiëren in termen van de oorspronkelijke hoofdcomponenten
• x: de waarde van elke observatie in de oorspronkelijke gegevensset geprojecteerd op de hoofdcomponenten

Je kunt deze op dezelfde manier benaderen als andere modelcomponenten. Gebruik bijvoorbeeld pr.out$rotation om de component rotation op te vragen.

Welke van de volgende uitspraken is niet correct over het pr.out-model gefit op de pokemon-data?