建立主成分分析模型，需要满足的条件有（ ）A. 各个组成分相互独立B. 各个主成分互不相关C. 各个主成分的系数构成一个单位向量D. 各个主成分的方差依次递减

步骤 1：理解主成分分析模型的条件
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较少的主成分，这些主成分是原始变量的线性组合。主成分分析模型的条件包括：主成分的系数向量是单位向量、主成分两两不相关、主成分方差递减。
步骤 2：分析选项
A. 各个组成分相互独立：主成分分析并不要求原始变量之间相互独立，而是通过线性组合来降低维度。
B. 各个主成分互不相关：这是主成分分析的一个重要条件，主成分之间应该不相关。
C. 各个主成分的系数构成一个单位向量：这是主成分分析的另一个条件，主成分的系数向量是单位向量。
D. 各个主成分的方差依次递减：这是主成分分析的第三个条件，主成分的方差应该依次递减。