Para responder à sua pergunta sobre os principais conceitos relacionados ao PCA (Análise de Componentes Principais), vamos analisar cada uma das alternativas: a) Regressão Linear, Clusterização, K-Means - Esses conceitos estão mais relacionados a técnicas de modelagem e agrupamento, não diretamente ao PCA. b) Matriz de Confusão, Desvio Padrão, Gradient Boosting - Esses conceitos são mais voltados para avaliação de modelos e estatísticas, não são os principais relacionados ao PCA. c) Autovalores, Autovetores, Variância Explicada - Esses são conceitos fundamentais do PCA. O PCA utiliza autovalores e autovetores para reduzir a dimensionalidade dos dados, e a variância explicada é uma medida de quanta informação é retida nas componentes principais. d) Eigenvectors, Mean Squared Error, Random Forest - Embora "eigenvectors" se refira a autovetores, os outros termos não são diretamente relacionados ao PCA. e) Aprendizado de Máquina, Aprendizado Profundo, Regressão Logística - Esses são conceitos mais amplos de aprendizado de máquina e não se referem especificamente ao PCA. Portanto, a alternativa correta que apresenta os principais conceitos relacionados ao PCA é: c) Autovalores, Autovetores, Variância Explicada.