Dies wird eine nicht technische Antwort sein.
Sie haben Recht: PCA ist im Wesentlichen eine Drehung der Koordinatenachsen, die so gewählt wird, dass jede erfolgreiche Achse so viel Varianz wie möglich erfasst.
In einigen Disziplinen (wie z. B. Psychologie) wenden die Menschen PCA gerne an, um die resultierenden Achsen zu interpretieren. Das heißt, sie möchten sagen können, dass die Hauptachse # 1 (die eine bestimmte lineare Kombination der ursprünglichen Variablen ist) eine bestimmte Bedeutung hat. Um diese Bedeutung zu erraten, würden sie die Gewichte in der linearen Kombination betrachten. Diese Gewichte sind jedoch oft unübersichtlich und es kann keine klare Bedeutung festgestellt werden.
In diesen Fällen wird manchmal ein wenig an der Vanille-PCA-Lösung herumgebastelt. Sie nehmen bestimmte Anzahl von Hauptachsen (die „signifikant“ durch ein Kriterium angesehen werden), und zusätzlich drehen sie, versuchen , einig „einfache Struktur“ zu erreichen --- die Linearkombinationen, die einfacher wären , zu interpretieren. Es gibt spezielle Algorithmen, die nach einer möglichst einfachen Struktur suchen. einer von ihnen heißt varimax. Nach der Varimax-Rotation erfassen aufeinanderfolgende Komponenten nicht mehr so viel Varianz wie möglich! Diese Funktion von PCA wird durch die zusätzliche Varimax-Drehung (oder eine andere Drehung) beeinträchtigt.
Bevor Sie also die Varimax-Rotation anwenden, haben Sie "nicht gedrehte" Hauptkomponenten. Und danach erhalten Sie "gedrehte" Hauptkomponenten. Mit anderen Worten bezieht sich diese Terminologie auf die Nachbearbeitung der PCA-Ergebnisse und nicht auf die PCA-Rotation selbst.
All dies ist etwas kompliziert durch die Tatsache, dass das, was gedreht wird, Belastungen und nicht Hauptachsen als solche sind. In Bezug auf die mathematischen Details verweise ich Sie (und jeden interessierten Leser) auf meine lange Antwort hier: Wird nach der PCA noch eine Rotation (wie Varimax) nach der PCA durchgeführt?