Phát biểu nào đúng về Phương pháp phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis-PCA): 

PCA (Principal Component Analysis - Phân tích thành phần chính) là một kỹ thuật giảm chiều dữ liệu. Nó hoạt động bằng cách tìm ra các thành phần chính, là các hướng mà dữ liệu có phương sai lớn nhất. PCA thường được sử dụng cho dữ liệu số khi số chiều của vector lớn để giảm số lượng biến, giữ lại những đặc trưng quan trọng nhất của dữ liệu. Do đó, phát biểu đúng nhất là 'a. Chỉ áp dụng cho dữ liệu số và dùng khi số chiều vector lớn'. Các lựa chọn khác: - b. Sai vì PCA áp dụng cho dữ liệu số, không phải văn bản. - c. Sai vì PCA thường dùng cho dữ liệu số, không phải mọi loại dữ liệu (cần tiền xử lý cho dữ liệu phi số). - d. Mặc dù PCA tìm các thành phần quan trọng, nhưng lựa chọn 'a' đầy đủ và chính xác hơn về điều kiện áp dụng.