> library(readxl)
Warning message:
程辑包‘readxl’是用R版本4.1.3 来建造的 
> install.packages("openxlsx")
WARNING: Rtools is required to build R packages but is not currently installed. Please download and install the appropriate version of Rtools before proceeding:

https://cran.rstudio.com/bin/windows/Rtools/

看来你遇到了几个问题：

1. `readxl`包的警告信息表明该包是用不同版本的R构建的，但这个警告一般不会影响包的正常使用。
2. `openxlsx`包需要Rtools来构建，但你当前没有安装Rtools。

让我们先解决第一个问题，并继续使用`readxl`包来读取Excel文件。如果遇到问题再考虑其他解决方案。

### 使用`readxl`包读取Excel文件

尽管有警告信息，我们仍然可以尝试使用`readxl`包来读取Excel文件。

```R
# 加载 readxl 包
library(readxl)

# 读取 Excel 文件
data <- read_excel("E:/PCA-test.xlsx")

# 打印前几行数据
head(data)
```

如果这段代码成功运行，那么你已经成功读取了Excel文件，可以继续进行数据处理和PCA分析。

### 安装Rtools（如有需要）

如果你仍然希望使用`openxlsx`包或需要安装其他需要Rtools的包，可以按照以下步骤安装Rtools：

1. 下载Rtools：访问[CRAN Rtools页面](https://cran.rstudio.com/bin/windows/Rtools/)，选择适合你R版本的Rtools版本进行下载。
2. 安装Rtools：下载完成后运行安装程序进行安装。

安装完成后，需要确保R能够找到Rtools。你可以在R控制台中运行以下命令来检查Rtools是否正确安装：

```R
writeLines('PATH="${RTOOLS40_HOME}\\usr\\bin;${PATH}"', con = "~/.Renviron")
```

然后重新启动R或RStudio。

### 继续进行PCA分析

一旦你成功读取了Excel文件，可以继续以下步骤：

1. 确保数据是数值型。
2. 进行数据中心化和标准化。
3. 进行PCA分析并可视化结果。

这里是完整的示例代码：

```R
# 加载 readxl 包
library(readxl)

# 读取 Excel 文件
data <- read_excel("E:/PCA-test.xlsx")

# 确保数据是数值型
data_numeric <- data[, sapply(data, is.numeric)]

# 数据中心化和标准化
data_scaled <- scale(data_numeric)

# 验证中心化和标准化
col_means <- colMeans(data_scaled)
print(col_means)  # 应该接近0

col_sds <- apply(data_scaled, 2, sd)
print(col_sds)  # 应该接近1

# 进行PCA分析
library(FactoMineR)
library(factoextra)

pca_result <- PCA(data_scaled, graph = FALSE)
fviz_pca_ind(pca_result,
             geom.ind = "point", 
             col.ind = "cos2", 
             gradient.cols = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"),
             repel = TRUE)

fviz_pca_var(pca_result,
             col.var = "contrib", 
             gradient.cols = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"),
             repel = TRUE)
```

请问您需要更详细的解释或有其他问题吗？

您可以选择以下几个问题之一进行提问：
1. 如何解释PCA结果中的主成分？
2. PCA分析中的方差解释率代表什么？
3. 在R中如何选择适当的主成分数量？
4. 使用PCA进行数据降维有什么优点？
5. 如何处理PCA中的缺失值？

**小贴士**：在读取文件路径时，建议使用正斜杠或双反斜杠以避免路径解析错误。

Learn how to handle R package warnings and perform PCA (Principal Component Analysis) on Excel data using R. This problem addresses issues with the `readxl` and `openxlsx` packages and provides a step-by-step guide to ensure successful data handling and analysis. Suitable for advanced users in data analysis and programming.

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