Корреляционная матрица исходных признаков действительно может быть преобразована, и среди предложенных вариантов правильным является:

Теперь давайте подробно рассмотрим, почему это так, и какие свойства имеют корреляционные матрицы.

1. Симметричность: Корреляционная матрица всегда симметрична. Это связано с тем, что корреляция между двумя переменными X и Y равна корреляции между Y и X. То есть, если мы обозначим корреляционную матрицу как R, то для любых двух признаков i и j верно, что R[i][j] = R[j][i].
2. Положительная определенность: Корреляционная матрица является положительно определенной, если все ее собственные значения положительны. Однако это не всегда выполняется для произвольных наборов данных, поэтому этот вариант не является универсальным.
3. Диагональная матрица: Корреляционная матрица не может быть преобразована в диагональную матрицу без дополнительной обработки, такой как применение метода главных компонент. В общем случае, корреляционная матрица будет содержать как диагональные, так и недиагональные элементы.

Таким образом, корреляционная матрица исходных признаков может быть преобразована в симметрическую матрицу, что и делает ее правильным ответом на вопрос.