在解释prcomp()的结果时遇到一些问题。
说我有一个居中且可缩放的data.table，称为dat，具有N列和M行。实际上，每一列代表一个功能，每一行代表一个记录。我还得到了结果Y的M维向量。
我想知道该系统的PCA表示什么。所以我刚刚执行了：
dat.pca=prcomp(dat,retx=TRUE)
通过弯头法，我决定保留5种PCA模式，占90％的方差。然后，我得到了以下data.table：
dat.pcadata=as.data.table(dat.pca$x)
dat.pcadata具有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以dat.pcadata的前5列为特征来预测结果Y，我是否正确理解？