主成分分析（PCA）的目标是保留数据中尽可能多的信息，因此它通常会增加数据的维度。A. 对B. 错

主成分分析（PCA）的核心目标是通过降维来保留数据中的最大信息量。题目中的错误在于将“增加维度”作为PCA的操作，而实际上PCA通过减少维度（即提取最重要的主成分）来实现信息保留。学生需明确PCA的降维本质，避免混淆其他可能增加维度的方法。

PCA的主要步骤包括：

1. 标准化数据（消除量纲影响）；
2. 计算协方差矩阵（反映变量间相关性）；
3. 求特征值和特征向量（特征值大小对应信息量）；
4. 按特征值排序选择主成分（保留前k个最大特征值对应的成分）；
5. 投影降维（将数据映射到新低维空间）。

关键点：PCA通过舍弃信息量小的主成分降低维度，而非增加维度。题目中“增加数据维度”的描述与PCA的实际操作矛盾，因此答案为“错”。