El objetivo de PCA es reducir la dimensionalidad de un conjunto de variables correlacionadas en un conjunto más pequeño de variables no correlacionadas que explican la mayor parte de la variación en las variables originales.
Las variables ilustrativas no tienen impacto en la construcción de los nuevos componentes. Se utilizan para ayudar a interpretar los componentes y relacionarlos con otras variables.
Fig1 - ejemplo de variables ilustrativas en el eje de dos componentes
