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。

分析：
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。

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（即正交的），但这并不意味着它们是相互独立的。独立性是一个更强的条件，涉及到特征之间的概率分布，而不只是线性关系。

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，选择那些能最大化数据方差的方向作为新的特征轴。

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通过保留那些方差较大的主成分来实现降维，因为这些主成分通常携带了更多的信息。

综上所述，选项B是错误的描述。