PCA 加載（只有 X 的列貢獻）與預測變量篩選類似，其想法是獲取按其貢獻排序的列列表，解釋 X 內包含缺失和/或異常值的可變性。
在 PCA 中，可以繪製變量的部分貢獻。 但是，這種可視化沒有考慮 PC 之間的不同重要性。 特徵值表包括解釋數據的百分比。
在 PLS 平台中，這是可能的。 PCA 現在需要多個手動步驟。
請看這裡的答案：
https://community.jmp.com/t5/Discussions/PCA-total-variable-contribtion/mp/338594#M58665
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