PCA - 降维

在上一个练习中，您处理的是包含 2 个变量的数据集。 在面试中，您很可能会遇到一个更大的数据集。

PCA（主成分分析）可以在不显著损失信息价值的情况下，减少变量数量。

PCA 会返回与原始数据集"相同大小"的数据集。保留多少个变量，由您来决定！

prcomp() 的以下参数可用于基于如下标准进行"降维" ：

• tol —— 以第 1 个主成分的标准差为基准的百分比阈值；
• rank —— 主成分的最大个数。

letters 数据集包含字母的数值型属性。