L'obiettivo della PCA è ridurre la dimensionalità in un insieme di variabili correlate in un insieme più piccolo di variabili non correlate che spiegano la maggior parte della variazione nelle variabili originali.
Le variabili illustrative non hanno alcun impatto sulla costruzione dei nuovi componenti. Sono usati per aiutare a interpretare i componenti e metterli in relazione con altre variabili.
Fig1 - esempio di variabili illustrative sull'asse delle due componenti
