PCA转换出来的不是原数据中的特征，是新的特征

正确答案是B: PCA降维后的特征之间都是相互独立的。

**专业分析：**

1. **A: PCA的名称是主成分分析**
- 这是正确的。PCA（Principal Component Analysis）中文名称是主成分分析。

2. **B: PCA降维后的特征之间都是相互独立的**
- 这是错误的。PCA降维后的特征之间是线性不相关的（正交的），但这并不意味着它们是相互独立的。独立性是更强的条件，要求特征之间没有任何统计依赖关系，而PCA只保证特征之间的线性不相关。

3. **C: PCA降维的本质是通过线性变换将数据投影到低维空间中去**
- 这是正确的。PCA通过线性变换将高维数据投影到低维空间中，同时尽量保留数据的方差信息。

4. **D: PCA保留下来的都是原数据特征中方差比较大的特征**
- 这是正确的。PCA通过选择方差最大的特征（主成分）来进行降维，因为这些特征能够最好地保留数据的主要信息。

综上所述，B选项关于PCA特征独立性的描述是错误的。