只有原始数据的相关系数矩阵，如何用R进行主成分分析？

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现在只有原始数据的相关系数矩阵，如何用R进行主成分分析？
比如相关系数矩阵为       
        x1                   x2                 x3              x4
x1        1                0.988        0.86                0.081
x2        0.988        1                0.856        0.146
x3        0.86           0.856        1                -0.007
x4        0.081        0.146        -0.007        1

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关键词：相关系数矩阵 主成分分析 原始数据 相关系数 主成分 如何 主成分分析法 皮尔逊相关系数 spss主成分分析 逐步回归分析 多元回归分析 因子分析法 应用时间序列分析 偏相关系数 pearson相关系数 相关系数检验 spearman相关系数 复相关系数 相关系数矩阵

根据原理可以算出来因子载荷矩阵

xpca=matrix(zcf<-c( 1,0.988,0.86,0.081,0.988,1,0.856,0.146,0.86,0.856,1,-0.007,0.081,0.146,-0.007,1),nrow=4,ncol=4)
xpca.pr<-princomp(covmat=xpca)
summary(xpca.pr,loadings=TRUE)