В методе главных компонент (PCA) происходит преобразование данных в новую систему координат, где новые оси (главные компоненты) представляют собой линейные комбинации исходных признаков. Это позволяет выявить основные направления вариации данных.

Теперь давайте рассмотрим предложенные варианты:

• a. Взаимосвязь между признаками нивелируется - Этот вариант неверен. Хотя PCA может уменьшить размерность данных и устранить некоторые корреляции, полностью нивелировать взаимосвязи между признаками невозможно.
• b. Взаимосвязь между признаками возрастает - Этот вариант также неверен. Метод главных компонент не увеличивает взаимосвязь между признаками, а скорее упрощает структуру данных.
• c. Взаимосвязь между признаками сохраняется - Этот вариант является правильным. Хотя PCA меняет представление данных, взаимосвязи между признаками сохраняются в новых главных компонентах, которые отражают основные направления вариации.

Таким образом, правильный ответ - c. Взаимосвязь между признаками сохраняется.