r语言求出样本相关系矩阵，并从相关系数矩阵出发做出主成分分析，并求出各主成分贡献率及前两个主成分的贡献率

假设样本数据保存在数据框`data`中，可以使用R语言中的`cor()`函数计算样本相关系数矩阵，并用`prcomp()`函数进行主成分分析。代码如下：

corr_matrix <- cor(data)
pca <- prcomp(corr_matrix, scale = TRUE)
summary(pca)

其中，`scale = TRUE`表示对原始数据进行标准化处理。`summary(pca)`可以输出主成分分析的结果，其中包括各主成分的贡献率。前两个主成分的贡献率可以通过以下代码计算：

pca_var <- pca$sdev^2
pca_var_ratio <- pca_var / sum(pca_var)
pca_var_ratio[1:2] # 输出前两个主成分的贡献率

其中，`pca_var`表示每个主成分的方差，`pca_var_ratio`表示每个主成分的贡献率。`pca_var_ratio[1:2]`表示输出前两个主成分的贡献率。