Comunicando resultados de PCA

Este exercício vai verificar seu entendimento dos resultados de PCA, em especial as cargas (loadings) e a variância explicada. As cargas, representadas como vetores, explicam o mapeamento das variáveis originais para as componentes principais. As componentes principais são naturalmente ordenadas da maior para a menor variância explicada.

As variáveis que você criou antes — wisc.data, diagnosis, wisc.pr e pve — ainda estão disponíveis.

Para a primeira componente principal, qual é o componente do vetor de carga para a variável concave.points_mean? Qual é o número mínimo de componentes principais necessário para explicar 80% da variância dos dados?