主成分分析（PCA）是一种统计方法，通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，这组新的变量被称为主成分。PCA的主要目的是减少数据的维度，同时尽可能保留原始数据的方差，以便于数据的可视化和分析。选项A正确描述了PCA的目的。选项B和C错误地认为PCA的目的是增加数据的维度，而实际上PCA是减少数据的维度。选项D错误地认为减少数据的维度会增加数据的噪声，而实际上PCA的目的是减少噪声。