这里有一个不对称值得注意。

如果 PCA 图显示了不同的、分离的簇，那么它就是数据可分离性的明确证据。但是PCA 图中没有这种结构（例如在您的示例中）并不是缺乏可分离性的证据。

这是因为（如评论中所指出的）您上面的二维图省略了数据集中的信息，假设它包含 >2 维。您可能只是在查看错误的尺寸！没有规则说您感兴趣的数据模式或结构必须出现在前两个主要组件中；它们只是数据集中变化最大的维度。完全有可能具有较少变化的维度（即主成分 3、或 4 或其他）成为数据明显可分离的维度。

如果您对可分离性和确定促成这一点的维度感兴趣，PCA 可能不是最有用的工具。正如@naught101 所建议的，聚类方法可能更有用。