我需要在实验中使用最主要的组件，并且由于我的数据集很大并且要素之间存在共线性，因此我决定使用PCA将要素缩减为主要成分。我的PCA变量总数为126。但是，只有PCA1，PCA25对我的实验非常重要，并且我尝试了pc1 <- pc[,PC1:PC25]，但由于它给了我错误，因此代码似乎确实是错误的。我需要将总PCA的PCA1到PCA25子集化。任何人都可以帮忙吗？
pc <- prcomp(training[,-127], center = TRUE)
> summary(pc)
Importance of components:
PC1 PC2 PC3 PC4 PC5 PC6 PC7 PC8 PC9 PC10
Standard deviation 5.562 3.908 3.28338 3.03513 2.4405 2.10462 1.98950 1.7913 1.58383 1.58122
Proportion of Variance 0.241 0.119 0.08399 0.07177 0.0464 0.03451 0.03084 0.0250 0.01954 0.01948
Cumulative Proportion 0.241 0.360 0.44402 0.51578 0.5622 0.59669 0.62753 0.6525 0.67207 0.69154
PC11 PC12 PC13 PC14 PC15 PC16 PC17 PC18 PC19
Standard deviation 1.56896 1.53537 1.52657 1.50592 1.48985 1.43354 1.39342 1.37561 1.29827
Proportion of Variance 0.01918 0.01836 0.01816 0.01767 0.01729 0.01601 0.01513 0.01474 0.01313
Cumulative Proportion 0.71072 0.72909 0.74724 0.76491 0.78220 0.79821 0.81334 0.82808 0.84121
PC20 PC21 PC22 PC23 PC24 PC25 PC26 PC27 PC28
Standard deviation 1.26082 1.20600 1.1160 1.09146 1.02691 1.00610 0.92149 0.91075 0.87977
Proportion of Variance 0.01238 0.01133 0.0097 0.00928 0.00822 0.00789 0.00662 0.00646 0.00603
Cumulative Proportion 0.85359 0.86492 0.8746 0.88391 0.89212 0.90001 0.90663 0.91309 0.91912