下面对主成分分析的描述不正确的是()A. 主成分分析可保证原始高维样本数据被投影映射后，其方差保持最大B. 在主成分分析中，将数据向方差最大方向进行投影，可使得数据所蕴含信息没有丢失，以便在后续处理过程中各个数据‘彰显个性’C. 主成分分析是一种特征降维方法D. 在主成分分析中，所得低维数据中每一维度之间具有极大相关度

主成分分析（PCA）是一种统计方法，用于将多维数据集转换为一组线性无关的变量，称为主成分。这些主成分是原始变量的线性组合，它们按照方差从大到小排序。主成分分析的主要目的是减少数据集的维度，同时保留尽可能多的信息。在主成分分析中，数据被投影到方差最大的方向上，以确保信息的保留。所得的低维数据中，每个维度之间是线性无关的，即不具有相关性。因此，选项D的描述是不正确的。