在数据建模过程中，对于变量的筛选与维度归约，以下哪项描述是正确的？

A. 主成分分析适用于可解释性较强的预测模型，因为它减少了变量间的相关性。

B. 变量聚类旨在通过保留所有变量来减少信息损失，适合于所有类型的数据模型。

C. 因子分析通常不适用于预测类模型，因为它更侧重于变量的可解释性而非预测准确性。

D. 奇异值分解专门用于方阵数据的维度归约，不适用于非方阵情况。

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