咨询一个问题，PCA、PLS、OPLS载荷散点图到底有什么意义？
搞不明白，载荷本来只是计算过程中得到一堆向量，但在很多文章里说载荷散点图偏离越大说明相关变量越显著，为什么？
PCA载荷只是为了方差最大化为目的计算出来的不同方向的投影向量
PLS和OPLS载荷是为了与目标数据相关性最大化计算出来的投影向量
我理解不同载荷的数值大小和数据本身的大小有关系，假设某个变量A数值整体小，但和目标数据相关性高，载荷自然会增高；变量B数值整体较大，和目标数据也相关，计算出来载荷就有可能小于A对应的载荷，难道能说A一定比B更显著吗？
为什么？
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楼主弄清楚了吗，正碰到相似问题
没弄明白，只能说猜测的可能。
也就是说自变量x经归一化处理后，载荷的趋势是不是才能反映出那些变量显著呀？
https://learnche.org/pid/latent- ... s-and-loading-plots
你可以参考下这个，我还没完全看懂，荷载图中应该不是只看偏离散点图的程度来判断变量的显著性
，
我目前的想法，实际上应该用每一组自变量的方差和载荷进行乘法运算的结果才有显著性的意义
自变量本身的方差能表示信息多少，乘以载荷，说明载荷对这个方差进行加强或者减弱，这样算出来的结果才有实际的意义