PCA 的其他結果

R 中的 PCA 模型會產生其他診斷與輸出元件：

• center：用來將資料置中的各欄平均數；若未置中則為 FALSE
• scale：用來將資料標準化的各欄標準差；若未標準化則為 FALSE
• rotation：以原始特徵／變數表示的主成分向量方向。這些資訊可讓你用原始主成分來定義新資料
• x：原始資料集中每筆觀測值投影到主成分後的數值

你可以像存取其他模型元件一樣來存取它們。例如，使用 pr.out$rotation 來存取 rotation 元件。

以下哪一項敘述關於套用在 pokemon 資料上的 pr.out 模型是「不」正確的？