無解析

正確答案是：A: 樣本集標(biāo)準(zhǔn)化

**分析：**

PCA（主成分分析）是一種常用的數(shù)據(jù)降維技術(shù)，它的主要步驟如下：

1. **樣本集矩陣中心化**：將數(shù)據(jù)集中的每個(gè)特征減去其均值，使數(shù)據(jù)集的均值為0。
2. **計(jì)算樣本矩陣的協(xié)方差矩陣**：計(jì)算中心化后的數(shù)據(jù)集的協(xié)方差矩陣。
3. **求樣本集矩陣的協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量**：通過特征值分解得到協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量。
4. **選擇主要成分**：根據(jù)特征值的大小選擇主要成分（特征向量）。
5. **轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)**：將原始數(shù)據(jù)投影到選擇的主要成分上，得到降維后的數(shù)據(jù)。

在這些步驟中，樣本集標(biāo)準(zhǔn)化（即將數(shù)據(jù)縮放到相同的尺度，如0到1或標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布）不是PCA轉(zhuǎn)換計(jì)算流程的必要步驟。雖然標(biāo)準(zhǔn)化可以在某些情況下提高PCA的效果，但它不是PCA算法的必需步驟。標(biāo)準(zhǔn)化通常用于處理不同特征尺度差異較大的數(shù)據(jù)集，而PCA的核心步驟是中心化、計(jì)算協(xié)方差矩陣和特征值分解等。

因此，選項(xiàng)A: 樣本集標(biāo)準(zhǔn)化，不是PCA轉(zhuǎn)換計(jì)算流程的步驟。