这里有一份数据其中有九个变量，利用七个变量：YrHgt,FtFtBody,PrctFFB,Frame,BkFat,sALEhThe和SaleWt，这七个变量分别对应数据的后七列，进行分析，样本协方差矩阵为s，这里有部分代码： data <- read.table("T1-10.dat") 请给出r语言代码：要求是用样本协方差矩阵s做主成分分析，利用累计贡献率大于百分之八十五，确定主成分个数，并写出所选择的样本主成分的表达式，绘制双标图

以下是实现该任务的R语言代码：

# 读取数据
data <- read.table("T1-10.dat")

# 计算协方差矩阵
s <- cov(data[, 2:8])

# 进行主成分分析
pca <- princomp(covmat = s)

# 计算主成分的贡献率
pca_var <- pca$sdev^2
pca_var_prop <- pca_var / sum(pca_var)

# 累计贡献率
cum_var_prop <- cumsum(pca_var_prop)

# 确定主成分个数
num_pc <- sum(cum_var_prop <= 0.85)

# 输出主成分表达式
loadings <- pca$loadings[, 1:num_pc]
paste("PC", 1:num_pc, " = ", apply(loadings, 1, function(x) paste(round(x, 2), collapse = " * ")))

# 绘制双标图
biplot(pca, cex = 0.8)

解释一下以上代码的步骤：

1. 读取数据并计算协方差矩阵。
2. 进行主成分分析，得到主成分的贡献率。
3. 计算累计贡献率，确定主成分个数。
4. 输出主成分表达式。
5. 绘制双标图。

双标图可以用来展示每个变量在主成分上的投影和主成分之间的相关性。