다음은 iris 자료의 네 변수에 주성분 분석을 표준화 없이, 그리고 … | [ADsP] 데이터분석 준전문가 기출유형 모의고사 4회 상세 페이지

다음은 iris 자료의 네 변수에 주성분 분석을 표준화 없이, 그리고 표준화하여 실행한 R 코드와 출력이다. 해석으로 옳은 것은?
> summary(prcomp(iris[1:4]))
> summary(prcomp(iris[1:4], scale. = TRUE))
Importance of components:
                          PC1     PC2    PC3     PC4
Standard deviation     2.0563 0.49262 0.2797 0.15439
Proportion of Variance 0.9246 0.05307 0.0171 0.00521
Cumulative Proportion  0.9246 0.97769 0.9948 1.00000
Importance of components:
                          PC1    PC2     PC3     PC4
Standard deviation     1.7084 0.9560 0.38309 0.14393
Proportion of Variance 0.7296 0.2285 0.03669 0.00518
Cumulative Proportion  0.7296 0.9581 0.99482 1.00000

표준화 후 PC1 고유값은 1보다 작다

표준화하지 않으면 PC1 기여율이 더 높다

두 분석의 주성분 개수가 서로 다르다

표준화 여부와 관계없이 결과가 같다

Proportion of Variance 의 PC1 이 표준화 없이 0.9246, 표준화 후 0.7296 이므로 표준화하지 않을 때 더 높다.
공분산행렬 분석은 분산이 큰 변수(Petal.Length)가 PC1 을 지배하므로, 단위·산포가 다른 변수는 scale. = TRUE 로 상관행렬 기준 분석을 한다.
주성분 개수: 두 출력 모두 변수 수와 같은 PC1~PC4 이다
PC1 고유값: Standard deviation 1.7084 의 제곱 약 2.92 로 1보다 크다
결과 동일: 기여율과 표준편차가 서로 다르게 출력된다