PCA の結果を伝える

この演習では、PCA の結果、特に負荷量と説明された分散についての理解を確認します。負荷量はベクトルとして表され、元の特徴量から主成分への写像を説明します。主成分は、説明する分散が最も大きいものから最も小さいものへと自然に順序付けられています。

以前に作成した変数—wisc.data、diagnosis、wisc.pr、pve—は引き続き利用できます。

第1主成分について、特徴量 concave.points_mean に対する負荷量ベクトルの成分はいくつですか？また、データの分散の80%を説明するために必要な主成分の最小数はいくつですか？