PCA是一种线性降维，虽然经典，但具有一定的局限性。

正确答案是D: 线性降维。

专业分析：
主成分分析（PCA）是一种常用的线性降维技术，它通过将高维数据投影到低维空间来减少数据的维度，从而去除冗余信息并保留尽可能多的原始数据的变异性。然而，PCA有一些缺点，其中一个主要缺点是它只能进行线性降维。

具体分析如下：
1. **线性降维**：PCA假设数据的主要结构可以通过线性变换来捕捉，这意味着它不能有效处理具有非线性结构的数据。如果数据的主要特征是非线性的，PCA可能无法有效地降维和表示数据。

2. **去除数据中的冗余信息**：这是PCA的一个优点，而不是缺点。通过降维，PCA可以去除数据中的冗余信息，保留主要的变异性。

3. **简洁**：PCA的结果通常是简洁的，因为它通过少数几个主成分来表示原始数据的主要特征。

4. **全局降维**：PCA是全局降维方法，它考虑的是整个数据集的全局结构，而不是局部结构。

因此，PCA的主要缺点是它只能进行线性降维，而不能处理非线性数据结构。