Como o César ja comentaou para PCA não existem variáveis respostas e preditoras. 

 No entanto você pode realizar o PCA colocando as variáveis que você tem como preditoras como variáveis ativas (Variáveis utilizadas para o cálculo dos componentes principais) e as variáveis que você deseja utilizar como respostas como variáveis suplementares (Variáveis não foram utilizadas no computo do componentes ). Acredito ser a forma mais prática de você obter o que deseja.

Na biblioteca FactoMiner  isso pode ser facilmente implementado e analisado.
Há varios videos da equipe de desenvolvedores ensinando como fazer
https://www.youtube.com/watch?v=pks8m2ka7Pk


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Fernando Souza
Celular: (31)99796-8781 (Vivo)
E-mail:nandodesouza@gmail.com
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On Mai 3 2018, at 4:30 pm, ASANTOS via R-br <r-br@listas.c3sl.ufpr.br> wrote:

Obrigado Cezar,

     Então mudando names(load.rot[,2][order(abs(load.rot[,2]),decreasing=TRUE)][1:topN]) e names(load.rot[,3][order(abs(load.rot[,3]),decreasing=TRUE)][1:topN]), vou ter as cinco variáveis mais correlacionadas com a segunda e terceira componentes principais respectivamente?

Novamente obrigado,

Alexandre

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Alexandre dos Santos
Proteção Florestal 
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Researchgate: www.researchgate.net/profile/Alexandre_Santos10                       
LinkedIn: br.linkedin.com/in/alexandre-dos-santos-87961635
Mendeley:www.mendeley.com/profiles/alexandre-dos-santos6/
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Em 02/05/2018 23:57, Cesar Rabak escreveu:
##Banco de dados

set.seed(12345)
mat <- matrix(rnorm(120,0,0.5),nrow=6,byrow=TRUE)
rownames(mat) <- paste("s",1:6,sep="")
colnames(mat) <- paste("g",1:20,sep="")
head(mat)

## Espectros com maior correlação
pca.object <- prcomp(mat,center=TRUE,scale.=FALSE)
plot(pca.object)

#Quero os cinco mais correlacionados
topN <- 5
load.rot <- scale(pca.object$rotation)
names(load.rot[,1][order(abs(load.rot[,1]),decreasing=TRUE)][1:topN])

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