我在解释结果时遇到了一些问题prcomp()。
假设我有一个名为 dat 的居中和缩放的 data.table，有 N 列和 M 行。事实上，每一列代表一个特征，每一行代表一个记录。我还得到了一个 M 维的结果向量Y。
我想知道这个系统的 PCA 是怎么说的。所以我刚刚执行：
dat.pca=prcomp(dat,retx=TRUE)
通过肘部方法，我决定保留 5 个 PCA 模式，占方差的 90%。然后，我得到以下信息data.table：
dat.pcadata=as.data.table(dat.pca$x)
dat.pcadata有M行N列，每列对应一个PCA模式。
我的问题是：如果我说现在应该训练我的系统使用dat.pcadataas 特征的前 5 列来预测结果 Y，我是否理解正确？