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）是一种常用的数据降维技术，其步骤大致如下：

1. **对样本数据进行中心化处理**：首先，需要对数据进行中心化处理，即将每个变量的均值减去，使得每个变量的均值为零。这一步是为了消除数据的偏移，使得PCA能够更好地捕捉数据的主要特征。

2. **求样本协方差矩阵**：在数据中心化处理之后，计算样本的协方差矩阵。协方差矩阵反映了不同变量间的线性关系。

3. **对协方差矩阵进行特征值分解**：对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和对应的特征向量。特征值表示了每个主成分的方差，特征向量表示了主成分的方向。

4. **取特征值前 d 大对应的特征向量**：根据特征值的大小，选择前d大的特征值对应的特征向量，这些特征向量将构成新的坐标系。

综上所述，PCA的第一步是对样本数据进行中心化处理，即选项A。