PCA轉(zhuǎn)換中的第一步需要去中心化

正確答案是：A: 對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行中心化處理。

### 專業(yè)分析：

主成分分析（PCA）是一種常用的數(shù)據(jù)降維技術(shù)，其步驟大致如下：

1. **對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行中心化處理**：首先，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行中心化處理，即將每個(gè)變量的均值減去，使得每個(gè)變量的均值為零。這一步是為了消除數(shù)據(jù)的偏移，使得PCA能夠更好地捕捉數(shù)據(jù)的主要特征。

2. **求樣本協(xié)方差矩陣**：在數(shù)據(jù)中心化處理之后，計(jì)算樣本的協(xié)方差矩陣。協(xié)方差矩陣反映了不同變量間的線性關(guān)系。

3. **對(duì)協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征值分解**：對(duì)協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征值分解，得到特征值和對(duì)應(yīng)的特征向量。特征值表示了每個(gè)主成分的方差，特征向量表示了主成分的方向。

4. **取特征值前 d 大對(duì)應(yīng)的特征向量**：根據(jù)特征值的大小，選擇前d大的特征值對(duì)應(yīng)的特征向量，這些特征向量將構(gòu)成新的坐標(biāo)系。

綜上所述，PCA的第一步是對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行中心化處理，即選項(xiàng)A。