比较由样本协方差矩阵和样本相关系数矩阵作主成分分析的结果，你认为哪种方法更合理?为什么?

在主成分分析中，样本协方差矩阵和样本相关系数矩阵都可以用来进行主成分分析，但是它们有着不同的适用场景和优缺点。

样本协方差矩阵是主成分分析的最常用方法之一，它考虑了变量之间的协方差关系，可以反映变量之间的线性关系。样本协方差矩阵的主成分分析结果可以用于解释数据的方差结构，对于原始数据中的方差贡献最大的变量可以用少数几个主成分来表示，从而降低数据的维数。但是，当变量之间的相关性较强时，样本协方差矩阵可能会出现不稳定的结果，主成分可能会受到相关性的影响而产生偏差。

相比之下，样本相关系数矩阵可以消除变量之间的相关性，它是在协方差矩阵的基础上进行标准化处理，将每个变量的均值调整为0，方差为1，因此它可以反映变量之间的线性关系的强度和方向。样本相关系数矩阵的主成分分析结果更加稳定，不容易受到相关性的影响。但是，样本相关系数矩阵不能反映变量之间的尺度差异，因此在使用样本相关系数矩阵进行主成分分析时，需要注意到变量的单位问题。

综上所述，选择样本协方差矩阵或样本相关系数矩阵进行主成分分析，应该根据具体的数据特点和分析目的来决定。如果变量之间的相关性很强，可以选择使用样本相关系数矩阵，否则可以使用样本协方差矩阵。