PCA的核心思想是利用正交变换（线性变换），将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量（主成分），并按方差（信息量）从大到小排序。A错在是最大化方差；C描述的是t-SNE等非线性方法；D错在PCA是构造新变量而非直接删除旧变量。