PCA－旋轉（rotation）
主成分分析（Principal Component Analysis, PCA） 可以降低資料集的維度，在不大幅犧牲資訊量的情況下，加快計算時間。
如果未來的職務需要處理大量資料，你在面試時很可能會被問到 PCA。
回想一下，PCA 會將變數轉換為主成分。第一主成分具有最大的變異數。
你將使用先前練習中已經看過的 cats 資料集來進行 PCA。
在本練習中，使用 prcomp() 進行主成分分析。回傳的物件可用來預測旋轉後的變數。
本練習屬於課程
用 R 練習統計面試題
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。
# Plot the unrotated data
___(___ ~ Hwt, data = ___)
# Perform PCA
pca_cats <- ___(~ ___ + Hwt, data = ___)
# Compute the summary
___(___)