AutoMLクラスタリングにおけるPCA適用後の factor 変数の意味と、元変数との対応関係の確認方法について

平戸

お世話になっております。AutoML のクラスタリング機能について質問です。

AutoMLクラスタリングで Dimensionality Reduction にて「Perform dimensionality reduction (PCA)」 を選択して学習を実行しました。

その結果画面において、factor0,factor1, … といった変数が表示されていますが、これらは PCAによって縮約された後の変数（＝クラスタリングのトレーニングに実際に使用された特徴量） という理解で正しいでしょうか。

また、PCAで縮約された各 factor と、投入した元の変数との関係（ロード量・寄与度など）を確認したいと考えています。

具体的には以下を確認したいです。

• PCAで生成された factor と、元変数との対応関係を
  統計カードのように一覧形式で確認・取得する方法 はありますか？
• もしUI上で確認できない場合、
  レシピ結果や内部データセット等から取得可能か、推奨される確認方法があればご教示いただけますと幸いです。

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