在巨量資料分析中，下列何者為主成分分析(PCA)之用途？

PCA最核心的用途即為「特徵選擇與降維」：透過計算共變異數矩陣的特徵向量，找出能解釋最大變異量的主成分，將原始高維特徵空間投影至低維空間，同時保留最多資訊量。此為PCA的定義性描述，是最正確答案。