用R语言对2011年我国城镇居民人均消费情况进行主成分分析的代码

以下是用R语言对2011年我国城镇居民人均消费情况进行主成分分析的代码：

# 导入数据
data <- read.csv("consumer_expenditure.csv", header = TRUE, sep = ",")
attach(data)

# 去除不需要的变量
data_pca <- subset(data, select = -c(Year, Region))

# 标准化数据
data_pca <- scale(data_pca)

# 进行主成分分析
pca_result <- princomp(data_pca, cor = TRUE)

# 输出主成分分析结果
summary(pca_result)

# 绘制贡献度图
plot(pca_result)

# 输出贡献度大于85%的主成分
loadings(pca_result)[,1:3]

其中，"consumer_expenditure.csv"是包含城镇居民人均消费情况数据的CSV文件，"Year"和"Region"是不需要的变量。执行以上代码后，会输出主成分分析的结果，并绘制贡献度图。同时，会输出贡献度大于85%的主成分的权重系数。