大家好，
教授对 PCA 分数计算的澄清要求之一。
JMP 文档指南指出，主成分的计算取决于您选择哪个矩阵来提取主成分：–对于相关性选项，第 i 个主成分是使用第 i 个条目的居中和缩放观察值的线性组合特征向量作为系数。– 对于 on Covariances 选项，第 i 个主成分是中心观测值的线性组合，使用第 i 个特征向量的条目作为系数。
– 对于未缩放和未居中选项，第 i 个主成分是使用第 i 个特征向量的条目作为系数的原始观测值的线性组合。
教授正在使用溶解度。 跳跃数据集并创建保存的一个主成分，
我附上了屏幕截图。 他试图在课堂上展示如何使用特征向量值手动计算主成分分数。 当我们将主成分保存为公式时，它会显示一个公式和一个常数。 并且公式中的系数与特征向量不匹配。（他之前用的是 R，现在转向 JMP）
有人可以帮助我如何从特征向量中导出 PCA 分数并与 JMP 输出匹配。 JMP 还给出了一个公式和一个常数。
感谢您在这方面的帮助。
谢谢
穆拉利
