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다음은 USArrests 자료로 주성분 분석을 한 R 코드이다. 출력 결과에 대한 해석으로 옳은 것은?
> round(apply(USArrests, 2, var), 1)
> p1 <- prcomp(USArrests)
> p2 <- prcomp(USArrests, scale. = TRUE)
> round(p1$rotation[, 1], 3)
> summary(p2)$importance
  Murder  Assault UrbanPop     Rape 
    19.0   6945.2    209.5     87.7 
  Murder  Assault UrbanPop     Rape 
   0.042    0.995    0.046    0.075 
                            PC1       PC2       PC3       PC4
Standard deviation     1.574878 0.9948694 0.5971291 0.4164494
Proportion of Variance 0.620060 0.2474400 0.0891400 0.0433600
Cumulative Proportion  0.620060 0.8675000 0.9566400 1.0000000

단위가 달라 공분산 행렬이 적절하다

표준화 PC1 이 90% 이상 설명한다

표준화 PC2 누적 기여율이 95% 이상이다

공분산 PC1 은 Assault 가 지배한다

Assault 의 분산(6945.2)이 다른 변수보다 압도적으로 커서 공분산 기준 p1 의 PC1 적재값이 Assault 0.995 로 사실상 한 변수만 반영한다.
그래서 단위·척도가 다른 변수는 scale. = TRUE(상관행렬)로 분석하며, p2 의 Cumulative Proportion 은 PC2 까지 0.8675 이다.
PC1 설명 비율: Proportion of Variance 0.62 로 90% 에 못 미친다
PC2 누적: 0.8675 로 95% 에 이르는 것은 PC3(0.9566)부터이다
공분산 행렬: 척도가 큰 변수가 결과를 좌우하므로 부적절하다