主成分分析使用的就是度量各变量之间相关性的协方差矩阵，故选B。

正确答案是：B: 变量之间的相关性。

专业分析：
主成分分析（PCA）是一种统计技术，用于简化数据集的维度，同时尽可能多地保留数据的变异信息。它通过将原始变量转换为一组新的不相关变量（称为主成分）来实现这一目标。这些主成分是原始变量的线性组合，按解释的方差大小依次排列。

在PCA中，主要关注的是变量之间的相关性。具体来说，PCA通过计算变量之间的协方差矩阵或相关系数矩阵来确定哪些变量组合在一起具有较大的变异性。然后，通过特征值分解或奇异值分解，将这些变量组合成新的主成分。

每个主成分解释了原始数据中一定比例的总变异，前几个主成分通常能够解释大部分的变异，从而实现数据降维的目的。因此，PCA的核心在于分析和利用变量之间的相关性来提取主要的变异方向。