首先，我们来理解主成分分析（PCA）的基本概念和应用。 主成分分析是一种统计方法，它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，这组变量称为主成分。主成分分析的主要目的包括： 1. **数据降维**：通过保留数据中方差最大的几个主成分，从而减少数据的维度，同时保留数据中的主要信息。 2. **揭示变量关系**：通过分析主成分的因子负荷，可以了解原始变量之间的相关性和结构。 3. **构造回归模型**：在某些情况下，主成分可以用作回归模型的自变量，以简化模型并提高模型的解释性。 接下来，我们逐一分析题目中的选项： A. **通过因子负荷的结果，弄清原始变量间的某些关系**： 这是主成分分析的一个重要应用。因子负荷反映了原始变量与主成分之间的相关性，通过分析这些负荷，可以了解原始变量之间的关系。 B. **通过主成分分析法构造回归模型**： 这也是主成分分析的一个常见应用。在某些复杂的数据集中，直接使用原始变量进行回归可能会遇到多重共线性等问题。通过主成分分析，可以提取出数据中的主要信息，并用这些信息作为回归模型的自变量。 C. **降低所研究的数据空间的维数**： 这是主成分分析最基本和最重要的应用。通过保留方差最大的几个主成分，可以显著减少数据的维度，同时保留数据中的大部分信息。 D. **对样本进行分类**： 虽然主成分分析可以用于数据降维和揭示变量关系，但它本身并不直接用于对样本进行分类。分类通常需要使用如聚类分析、支持向量机、决策树等专门的分类算法。主成分分析可以为这些分类算法提供降维后的数据，但分类过程本身并不是主成分分析的一部分。 综上所述，主成分分析的应用不包括对样本进行分类。 因此，答案是“对样本进行分类”。
