PCA 載重（僅 X 的列貢獻）與預測變數篩選類似，其想法是獲取按其貢獻排序的列列表，解釋包含缺失和/或異常值的 X 內的變異性。
在 PCA 中，我們可以繪製變數的部分貢獻。然而，這種視覺化並沒有考慮 PC 之間的不同重要性。特徵值表包括解釋的資料的百分比。
在 PLS 平台中，這是可能的。 PCA 現在需要多個手動步驟。
請參閱此處的答案：
https://community.jmp.com/t5/Discussions/PCA-total-variable-contribtion/mp/338594#M58665
進階統計建模
