主成分的詮釋
現在你已經決定需要多少個主成分，才能涵蓋資料結構中足夠的資訊，你應該也會好奇這些主成分各自代表什麼意義。它們反映了哪些內容？哪些變數共同構成了一個主成分？
工作環境中已載入物件 pcaNews。它是一個包含多個元素的清單（list）。
本練習屬於課程
R 的行銷分析機器學習
練習說明
- 列印
pcaNews物件中rotation元素的第 1 到第 6 主成分之載荷，並四捨五入到小數點後 2 位。你可以使用取子集中括號[ , ]來選擇主成分數量。 - 範例中我們已替你列印了第 1 主成分的載荷。
- 試著自己詮釋前兩個主成分（當然你也可以看超過兩個）。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Print loadings of the first component
pcaNews$rotation[, 1] %>% round(2)
# Print loadings of the first six components
___[__,__] %>% round(2)