PCA是用来降维的

在处理缺失数据时，可以使用多种方法进行填补，其中包括机器学习模型和统计方法。以下是对选项的专业分析：

A: 随机森林（Random Forest）
随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树来进行预测。它可以用于缺失值填补，因为它能够利用现有数据的结构和分布来预测缺失值。

B: Xgboost
Xgboost（Extreme Gradient Boosting）是一种提升树模型，也可以用于缺失值填补。它通过逐步构建树模型来预测缺失值，效果通常较好。

C: KNN（K-Nearest Neighbors）
KNN是一种基于实例的学习方法，通过找到与缺失值最相似的K个邻居来进行填补。它在处理缺失数据时非常直观且有效。

D: PCA（主成分分析）
PCA是一种降维技术，主要用于数据降维和特征提取。虽然PCA可以在某些情况下用于处理缺失数据，但它并不是专门设计用于缺失值填补的模型。

综上所述，A（随机森林）、B（Xgboost）和C（KNN）都可以用于缺失值填补，而D（PCA）主要用于数据降维和特征提取，不是常用的缺失值填补方法。

因此，正确答案是：A: 随机森林、B: Xgboost、C: KNN。