主成分分析の簡単な解説とRで主成分分析を行う場合の注意点をまとめました．
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の主成分分析は，各点からの垂線の距離（情報損失量）が最小になるように，固有ベクトルを決める．
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主成分得点の分散の最大化も，これと同じことをしている．
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固有値は，最小化された情報損失量であり，最大化された主成分得点の分散でもある．
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Rで主成分分析は
prcomp()関数を使う． -
固有値の平方根（主成分得点の標準偏差）
$sdevとノルム１で直交する固有ベクトル$rotationが出力される． -
主成分得点（スコア）は
$xで出力される． -
通常，主成分分析では，各変数の分散は1に標準化した方がよいが，これは引数
scale=Tでできる． -
主成分負荷量は，標準化した変数と，それを使った主成分分析のスコアとの相関係数とするのが一般的．
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biplot()関数を使うと，スコアと主成分負荷量という別種の値が１つのグラフにプロットされるが，これらの値は，特異値分解で得られるもので，上記のそれらとは値が異なる． -
biplot()関数によるプロット図は，引数scale=に0～1の値で変わる．スコアを一般的な値で出力するならscale=0．負荷量のプロットをとスコアの相関係数の比率（値そのものは異なる）でプロットしたいならscale=1