Для того чтобы правильно ответить на этот вопрос, давайте рассмотрим каждый из предложенных вариантов и их влияние на главные компоненты.

• Если переменные имеют большую дисперсию, это может означать, что они содержат много информации. Однако, это не обязательно связано с тем, насколько хорошо мы сможем их сократить до одной главной компоненты.

• Высокая корреляция между переменными означает, что они несут схожую информацию. В таких случаях, при использовании метода главных компонент, мы можем эффективно уменьшить размерность данных, сохраняя большую часть информации в одной главной компоненте.

• Измерение переменных в одной и той же шкале важно для корректного применения методов анализа, но это не гарантирует минимальных потерь информации при сокращении размерности.

Теперь, проанализировав все варианты, можно сделать вывод, что наименьшая потеря информации при использовании одной главной компоненты будет происходить в случае, если между исходными признаками наблюдается высокая корреляция. Это связано с тем, что высокая корреляция позволяет главной компоненте захватить большую долю вариации данных, что минимизирует потерю информации.

Таким образом, правильный ответ: b. Между исходными признаками наблюдается высокая корреляция.