バイプロットでは次元削減のアルゴリズムである主成分分析（PCA）というものを使っており、複数の変数を2つの次元で表した時にどれだけの情報量（ばらつき）を表現できているかが第1主成分と第2主成分からわかります。
例えば、下記は20列使用してK-meansクラスタリングを実行したものとなりますが、第1主成分で14.2%、第2主成分で11.6%と2つ合わせて全ての変数のばらつきの25.8% を表現できていると捉えることができます。
バイプロットの詳細については、こちらの「主成分分析（PCA）の紹介」のセミナーにて紹介していますので、そちらをご覧ください。