根据您的数据是经过标准化处理还是中心化处理，因子载荷分别代表数据列与特征向量之间的相关系数或协方差。

因子载荷在实际中意味着什么？

当您选择分析标准化数据时，因子载荷最易于解读。每个因子载荷值对应一个变量和一个因子，二者都只是一组数值。 因子载荷是该变量的数值与该成分的计算值之间的相关系数。由于因子载荷是相关系数，其取值范围始终在 -1 到 1 之间。例如，半径（Radius）与 PC1 之间的因子载荷为 -0.852，这表明 PC1 与半径呈强相关，且随着半径的增加，PC1 值会减小。

如果您选择分析中心化（而非标准化）数据，则载荷值不再受限于 -1 到 1 之间。在这种情况下，您仍可利用载荷值来解读变量与特征向量之间的关系强度，但仅能与其他载荷值进行相对比较。

载荷、特征向量和特征值之间有何关系？

关系如下：因子载荷 = 特征向量 * √特征值