相関および共分散行列に関するPCAこんにちは、
私はエキスパートユーザーではありませんので、ご安心ください。
JMP14のいくつかの標準化されたデータ（2つの変数を含む）に対してPCAを実行し、2つのスコアプロットがPC1軸全体にほぼ反映されていることに注目しました。なぜ彼らはこのように反映されているのですか？（また、それらは完全な反射ではありません。どうしてこれなの？）
分析ウィンドウズRe：相関および共分散行列に関するPCA申し訳ありませんが、「ミラーイメージ」とは、相関行列と共分散行列で実行されるPCAを指していることを指摘しておく必要があります。
Re：相関および共分散行列に関するPCA共分散は基本的な量ですが、分析は最大のスケールと範囲のメジャーによって支配されます。 最初に中央揃えとスケーリングを行うと、いくつかの変数の優位性を回避するのに役立ちます。 最初にデータを標準化したので、共分散と相関の結果はよく似ています。
