R语言 主成分分析

Importance of components:
                          Comp.1     Comp.2      Comp.3      Comp.4
Standard deviation     2.3418578 0.68414467 0.187930499 0.102467437
Proportion of Variance 0.9140497 0.07800899 0.005886312 0.001749929
Cumulative Proportion  0.9140497 0.99205868 0.997944995 0.999694924
                             Comp.5       Comp.6
Standard deviation     0.0410608048 1.201941e-02
Proportion of Variance 0.0002809983 2.407769e-05
Cumulative Proportion  0.9999759223 1.000000e+00

Loadings:
   Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Comp.5 Comp.6
x1 -0.415 -0.316 -0.360  0.605        -0.481
x2 -0.426               -0.376 -0.819      
x3 -0.426        -0.211 -0.635  0.529 -0.301
x4 -0.423 -0.181 -0.305         0.115  0.821
x5 -0.334  0.910         0.246              
x6 -0.418 -0.196  0.856  0.141  0.188
Comp.1=-0.415x1-0.426x2-0.426x3-0.423x4-0.334x5-0.418x6 对吗 主成分1是原来自变量的函数还是自变量标准化后的函数啊

princomp函数在处理数据前会自动先标准化，并且一般也认为标准化比不标准化要合理。

你说的我知道，我上面也是先标准化了的。只是这时候主成分是原自变量的函数还是标准化后自变量的函数

书“Exploratory Multivariate Analysis by Example Using R”，有详细的说明，可好好读读，读完即解了。。