PCA 加载（只有 X 的列贡献）与预测变量筛选类似，其想法是获取按其贡献排序的列列表，解释 X 内包含缺失和/或异常值的可变性。
在 PCA 中，可以绘制变量的部分贡献。 但是，这种可视化没有考虑 PC 之间的不同重要性。 特征值表包括解释数据的百分比。
在 PLS 平台中，这是可能的。 PCA 现在需要多个手动步骤。
请看这里的答案：
https://community.jmp.com/t5/Discussions/PCA-total-variable-contribtion/mp/338594#M58665
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