PCA 的目標是將一組相關變量的維數減少為一組較小的不相關變量，這些變量可以解釋原始變量中的大部分變化。
說明性變量對新組件的構造沒有影響。 它們用於幫助解釋組件並將它們與其他變量相關聯。
圖 1 - 兩個分量軸上的說明性變量示例
