다음은 mtcars 의 네 변수로 상관행렬 기반 주성분 분석을 수행한 … | [ADsP] 데이터분석 준전문가 기출유형 모의고사 5회 상세 페이지

다음은 mtcars 의 네 변수로 상관행렬 기반 주성분 분석을 수행한 R 코드와 출력이다. 출력에 대한 해석으로 옳은 것은?
> pc <- princomp(mtcars[, c("mpg", "hp", "wt", "qsec")], cor = TRUE)
> summary(pc)
> loadings(pc)
Importance of components:
                         Comp.1    Comp.2     Comp.3     Comp.4
Standard deviation     1.687557 0.9619487 0.36876840 0.30135797
Proportion of Variance 0.711962 0.2313363 0.03399753 0.02270416
Cumulative Proportion  0.711962 0.9432983 0.97729584 1.00000000

Loadings:
     Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4
mpg   0.551  0.269  0.525  0.591
hp   -0.554  0.210  0.763 -0.257
wt   -0.492 -0.537         0.685
qsec  0.384 -0.772  0.376 -0.341

               Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4
SS loadings      1.00   1.00   1.00   1.00
Proportion Var   0.25   0.25   0.25   0.25
Cumulative Var   0.25   0.50   0.75   1.00

Comp.1 에서 mpg 와 hp 는 부호가 반대이다

Comp.1 의 고유값은 약 1.69이다

주성분 2개의 누적 기여율은 0.71이다

Comp.3 에서 wt 의 적재값은 0이다

Loadings 의 Comp.1 열에서 mpg 는 0.551, hp 는 −0.554 로 부호가 반대이므로 제1주성분은 연비와 마력이 서로 반대 방향인 축이다.
주성분 2개의 누적 기여율은 Cumulative Proportion 의 Comp.2 값 0.943 이고, 고유값은 Standard deviation 의 제곱이다.
0.71: Comp.1 하나의 기여율이며 두 개 누적은 0.943 이다
1.69: 표준편차이며 고유값은 $1.688^2 \approx 2.85$ 이다
wt 의 빈칸: 절댓값 0.1 미만이라 출력을 생략한 것일 뿐 0이 아니다