PCA - 回転
主成分分析（Principal Component Analysis）は、データセットの次元数を削減し、情報量を大きく失わずに計算時間を短縮できます。
将来の役割で大量のデータを扱う場合、面接でPCAに関する質問が出ることがよくあります。
PCAでは、変数は主成分に変換されます。第1主成分は取りうる中で最大の分散を持ちます。
ここでは、前の演習でも登場したcatsデータセットを使ってPCAを行います。
この演習では、prcomp()を使って主成分分析を実行します。返されるオブジェクトを使って、回転後の変数を予測（predict）できます。
この演習はコースの一部です
R で学ぶ統計面接対策
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Plot the unrotated data
___(___ ~ Hwt, data = ___)
# Perform PCA
pca_cats <- ___(~ ___ + Hwt, data = ___)
# Compute the summary
___(___)