Das Ziel der PCA besteht darin, die Dimensionalität in einem Satz korrelierter Variablen auf einen kleineren Satz unkorrelierter Variablen zu reduzieren, die den Großteil der Variation in den ursprünglichen Variablen erklären.
Veranschaulichende Variablen haben keinen Einfluss auf die Konstruktion der neuen Komponenten. Sie werden verwendet, um bei der Interpretation der Komponenten zu helfen und sie mit anderen Variablen in Beziehung zu setzen.
Abb. 1 – Beispiel für veranschaulichende Variablen auf der Zwei-Komponenten-Achse
