要分析这几个选项的正确性，让我们逐一解释每个选项：

### 选项分析

- **A: 数据的缺失都是由机器引起的。**
- **分析**：数据缺失的原因多种多样，不仅限于机器故障。可能的原因包括人为录入错误、数据采集不全、网络传输问题等。因此，这个说法是不正确的。

- **B: 降维的主要手段包括主成分分析、因子分析这些算法。**
- **分析**：降维技术的确包括主成分分析（PCA）和因子分析等。这些方法通过减少变量数量来简化数据结构，同时尽量保留数据特征。因此，这个说法是正确的。

- **C: 异常数据就是错误的数据。**
- **分析**：异常数据并不总是错误的数据。异常值可能是数据的真实反映，只是与大部分数据分布不同。这些值可能代表了重要的发现或规律，因此不应简单地视为错误数据。因此，这个说法是不准确的。

- **D: 在线性回归建模的时候，一般不做数据变换，只有在优化的时候才需要。**
- **分析**：在线性回归中，数据变换是常用的步骤，以处理非线性关系、异常值或非正态分布等问题。因此，为了提高模型性能和符合线性回归的假设，数据变换经常在建模前就进行，而不仅仅是优化时。因此，这个说法是不准确的。

### 结论

综上所述，**选项 B 是正确的**，因为它准确描述了降维技术中的常用方法。