问供应商分析中PCA的实用解释

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我使用主成分分析方法来验证和研究一组13家产品供应商，针对一套大约50个变量和性能指标来验证和研究一套理想的“愿望”-Supplier，主要是基于G. Jankers对供应商因素分析的评价系统。在使用R时，我使用我的数据来使用prcomp执行PCA。

我的问题是关于常设仲裁院成果及其因素的实际说明。我的目标是确定一个供应商需要改进的绩效指标，以改善另一个结果。例如，供应商可能需要提高反应速度，以提高价格要求的数量。或确定具有类似绩效指标的供应商群体。

PC1占所有方差的50%左右，PC2占15%，PC3占10%等。如果我现在根据50个性能指标中的每一个指标来查看PCA，并对照供应商检查PCA，我就会有几个问题。也是为了确保我的理解正确。

1. 假设供应商1在PC1上的负载非常低，比如-6,23569。PC1在前5个性能指标上加载得很高。可以说：“供应商1确实反对PC1”吗？那么供应商1在前5个绩效指标上的装货量会很低吗？任何在PC1上负载较高的东西都会对供应商1产生负面影响，反之亦然？
2. 如果某一组性能指标在个人电脑上的负荷显著较高，是否可以说，一个在该PC上负载较高的供应商通常也会与PC一起移动，并且通常更重视这一组性能指标？
3. 据说PC1占信息的50%。如果性能指标在PC1上的负载非常低，这是否意味着这一性能指标在整个频谱中具有更大的价值，因为PC1非常重视它，这也意味着该性能指标可能是该领域中最重要的指标？再往下看，如果PC10在另一台PC上的负载非常高，这是否意味着这个指标的整体价值就会下降呢？

我的目标是确定哪些绩效指标确实会产生影响，然后检查哪些供应商需要改进哪些领域，哪些是需要重点关注的领域。

想象一下，你在一家鞋店卖外卖品，耐克，美洲狮等，你想弄清楚哪些是你的时代价值，你从中得到最好的，如何推动他们成为你的理想供应商。

对PCA Savy人的一些投入表示赞赏。

供应商与个人电脑 业绩指标与个人电脑

编辑:好的，我理解了问题1和问题2。我是否正确地假设，如果一个因子在PC的早期高度加载，那么对于整个因素谱来说，这一定是更重要的事情吗？我分析了每项指标解释的累积情况。(每台PC装载量的平方之和)。为什么我没有达到100%的最后一台个人电脑，因为这两个因素？我得到的最高解释是76%。