PCA转换中的第一步需要去中心化

正确答案是：A: 对样本数据进行中心化处理。

专业分析：

主成分分析（PCA）的目的是通过线性变换将原始数据转换到一个新的坐标系中，使得数据在新坐标系中的投影具有最大的方差，从而实现降维和去相关的效果。其主要步骤如下：

1. **对样本数据进行中心化处理**：这一步是将每个特征的均值减去，使得数据的均值为零。中心化处理是为了确保数据的均值为零，从而简化后续计算，并且使得主成分分析的结果更加稳定和准确。

2. 求样本协方差矩阵：在数据中心化之后，计算样本数据的协方差矩阵。协方差矩阵反映了各个特征之间的线性关系。

3. 对协方差矩阵进行特征值分解，将特征值从大到小排列：通过对协方差矩阵进行特征值分解，可以得到特征值和特征向量。特征值的大小反映了对应特征向量方向上的方差大小。

4. 取特征值前 d 大对应的特征向量：选择前 d 大的特征值所对应的特征向量，构成新的坐标系。这些特征向量即为主成分。

综上所述，PCA的第一步是对样本数据进行中心化处理，这是后续步骤的前提。