以下不属于数据降维方法的是()。A. 主成分分析B. 相关性分析C. 线性回归分析D. 特征选择

步骤 1：理解数据降维方法
数据降维方法是指将高维数据转换为低维数据的方法，目的是减少数据的复杂性，同时保留数据的主要特征。常见的数据降维方法包括主成分分析（PCA）、特征选择等。

步骤 2：分析选项
A. 主成分分析（PCA）：是一种常用的数据降维方法，通过线性变换将数据投影到新的坐标系中，使得数据在新的坐标系中的方差最大化。
B. 相关性分析：是一种统计方法，用于研究变量之间的相关性，但不是一种数据降维方法。
C. 线性回归分析：是一种统计方法，用于研究变量之间的线性关系，但不是一种数据降维方法。
D. 特征选择：是一种数据降维方法，通过选择最相关的特征来减少数据的维度。

步骤 3：确定不属于数据降维方法的选项
根据以上分析，选项B和C不属于数据降维方法。但题目要求选择一个不属于数据降维方法的选项，因此选择C。