Dodatkowe wyniki PCA

Modele PCA w R zawierają dodatkowe komponenty diagnostyczne i wynikowe:

• center: średnie kolumn użyte do wycentrowania danych lub FALSE, jeśli dane nie były centrowane
• scale: odchylenia standardowe kolumn użyte do skalowania danych lub FALSE, jeśli dane nie były skalowane
• rotation: kierunki wektorów głównych składowych wyrażone w kategoriach oryginalnych cech/zmiennych. Ta informacja pozwala zdefiniować nowe dane w kategoriach oryginalnych składowych głównych
• x: wartości każdej obserwacji z oryginalnego zbioru danych rzutowane na składowe główne

Dostęp do tych komponentów uzyskuje się tak samo jak do innych elementów modelu. Na przykład użyj pr.out$rotation, aby odczytać komponent rotation.

Które z poniższych twierdzeń jest nieprawdziwe w odniesieniu do modelu pr.out dopasowanego na danych pokemon?