主成分分析(PA. 通过计算数据的()来进行降维B. 方差C. 中位数D. 距离

主成分分析（PCA）是一种重要的降维方法，其核心思想是通过数据中方差最大的方向提取主要特征。本题考查对PCA基本原理的理解，需明确PCA降维的关键在于方差的计算与排序，而非其他统计量（如中位数、距离）。

主成分分析（PCA）的降维过程主要包含以下步骤：

1. 标准化数据：消除量纲和尺度差异。
2. 计算协方差矩阵：反映各变量之间的相关性。
3. 求特征值与特征向量：特征值大小对应数据在对应方向（特征向量）上的方差。
4. 选择主成分：按特征值从大到小排序，选取前几个特征向量构成降维矩阵。

关键点：PCA通过方差确定数据的主要变化方向，从而实现降维。