：特征降维是在保持数据特征信息的同时减少特征维度的过程。给出的选项中，A. PCA主成分分析是一种无监督学习的线性降维技术。它通过寻找数据中的主要方差方向，将高维数据映射到低维空间。B. LDA线性判别分析是一种有监督学习的降维方法，用于在分类任务中优化样本的类间距离和类内距离。C. t-SNE t分布随机邻域嵌入是一种非线性降维技术，主要用于可视化高维数据。D. Random Forest随机森林是一种集成学习算法，主要用于分类和回归问题，并不直接用于降维。因此，正确答案是A选项。PCA主成分分析是一种常见的无监督线性降维技术，广泛应用于数据预处理和特征工程中。

正确答案是A: PCA主成分分析。

分析如下：

1. **PCA（主成分分析）**：
- **类型**：无监督学习。
- **特点**：PCA是一种线性降维技术，通过找到数据中方差最大的方向（主成分），将数据投影到这些方向上，从而实现降维。它不依赖于类别标签，仅根据数据的自身结构进行降维。

2. **LDA（线性判别分析）**：
- **类型**：有监督学习。
- **特点**：LDA是一种线性降维技术，但它依赖于类别标签，通过最大化类间方差和最小化类内方差来实现降维。其目标是找到最能区分不同类别的投影方向。

3. **t-SNE（t分布随机邻域嵌入）**：
- **类型**：无监督学习。
- **特点**：t-SNE是一种非线性降维技术，主要用于数据的可视化。它通过保持高维数据中相似数据点在低维空间中的相似性来实现降维。虽然它是无监督的，但它不是线性降维方法。

4. **Random Forest（随机森林）**：
- **类型**：有监督学习。
- **特点**：随机森林是一种集成学习方法，主要用于分类和回归任务。它通过构建多个决策树并结合其结果来提高模型的准确性和稳健性。随机森林不是降维技术。

综上所述，PCA主成分分析是一种无监督学习的线性降维技术，因此正确答案是A。