某大型连锁零售集团在2026年面临激烈的市场竞争，为了优化供应链管理和提升客户忠诚度，集团数据科学部收集了旗下500家门店及百万级会员的详细运营数据。数据集主要包含两个部分： 1.商品维度数据：涵盖3000种SKU的月度销售指标，包括销售额、销售量、毛利率、库存周转天数、促销频率、退货率以及供应商交货准时率。 2.用户维度数据：涵盖会员的近期消费行为，包括最近一次消费时间（Recency）、消费频率（Frequency）、消费金额（Monetary）、浏览未购买次数、客诉次数以及会员等级。 数据分析师小李负责利用统计分析技术挖掘数据价值，具体任务涉及商品分类策略制定、用户画像构建、流失预警及关键驱动因素识别。 作为该项目的数据分析师，你需要依据主成分分析、因子分析、决策树、聚类等技术的原理，解决以下关键问题。 （1）由于商品指标多达7个且存在高度相关性（如销售额与销售量），直接聚类效果不佳。小李计划先使用主成分分析（PCA）或因子分析提取核心特征，再基于提取的特征对商品进行聚类，以制定差异化的库存策略。在对3000种商品进行聚类分析前，小李先进行了主成分分析（PCA）。关于PCA在该场景下的应用，以下描述正确的是？