我试图在 R 中进行主成分分析。我相信有两种方法可以做到这一点。一种是立即进行主成分分析，另一种方法是首先使用 s = scale(m) 标准化矩阵，然后应用主成分分析。
我如何判断哪个结果更好？我应该特别关注哪些价值观。我已经设法找到 eigenvalues 和 eigenvectors ，使用这两种方法的每个特征向量的方差比例。
我注意到没有标准化的第一个 pca 的方差比例具有更大的值。它有什么意义吗？不总是这样吗？
最后，如果我应该预测一个变量，即权重，我应该在进行主成分分析时从我的数据矩阵中删除变量，即权重吗？