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，确定前五个主成分，写出所选择的样本主成分的表达式并绘制双标图

可以使用 R 语言中的 `prcomp` 函数进行主成分分析，代码如下：

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

# 提取需要分析的七个变量
data_pca <- data[, 2:8]

# 计算样本协方差矩阵
s <- cov(data_pca)

# 进行主成分分析，并选择前5个主成分
pca_result <- prcomp(data_pca, scale = TRUE)
pca_result <- pca_result$x[, 1:5]

# 计算每个主成分的累计贡献率
cumulative_var <- cumsum(pca_result$sdev^2 / sum(pca_result$sdev^2))

# 输出每个主成分的表达式
for (i in 1:5) {
  cat(paste0("PC", i, ": "))
  for (j in 1:7) {
    cat(paste0(pca_result[j, i], "*X", j))
    if (j < 7) {
      cat(" + ")
    }
  }
  cat("\n")
}

# 绘制双标图
biplot(pca_result, scale = 0, cex = 0.8, col = "gray")

其中，`prcomp` 函数中的 `scale=TRUE` 表示对数据进行标准化，使得每个变量的均值为0，标准差为1。`pca_result$x[, 1:5]` 表示提取前5个主成分。`pca_result$sdev` 表示主成分的标准差。`cumsum(pca_result$sdev^2 / sum(pca_result$sdev^2))` 表示计算每个主成分的累计贡献率。`biplot` 函数用于绘制双标图，其中 `scale = 0` 表示不对数据进行标准化，`cex = 0.8` 表示调整字体大小，`col = "gray"` 表示设置点和箭头的颜色为灰色。