다음은 mtcars 의 네 변수로 주성분 분석을 한 R 코드와 출력이다… | [ADsP] 데이터분석 준전문가 기출유형 모의고사 10회 상세 페이지

다음은 mtcars 의 네 변수로 주성분 분석을 한 R 코드와 출력이다. 출력 해석으로 옳은 것은?
> v <- mtcars[, c("mpg", "disp", "hp", "wt")]
> round(apply(v, 2, var), 1)
> round(prcomp(v)$rotation[, 1], 3)
> round(prcomp(v, scale. = TRUE)$rotation[, 1], 3)
    mpg    disp      hp      wt 
   36.3 15360.8  4700.9     1.0 
   mpg   disp     hp     wt 
-0.038  0.900  0.435  0.006 
   mpg   disp     hp     wt 
-0.511  0.517  0.470  0.501 

두 PCA 의 PC1 적재값은 서로 같게 나온다

분산이 가장 큰 변수는 wt 이다

단위가 달라도 공분산행렬이 낫다

표준화 전 PC1 은 disp 가 지배한다

분산 출력에서 disp(15360.8)가 압도적으로 커서 표준화하지 않은 PCA 의 PC1 적재값은 disp 가 0.900으로 지배한다.
표준화(scale. = TRUE)하면 네 변수의 적재값 절댓값이 0.47~0.52 로 비슷해지므로 단위가 다른 변수는 상관행렬 기준으로 분석한다.
적재값 비교: 두 줄의 PC1 계수가 서로 다르다
공분산행렬: 단위가 다르면 큰 단위 변수에 결과가 쏠린다
wt: 분산 1.0 으로 가장 작다