D錯(cuò)在PCA根本不能使抽樣樣本方差最小。正確敘述應(yīng)為尋找最大化方差的線性變換

正確答案是 D: PCA實(shí)現(xiàn)線性組合最小化樣本方差。

專業(yè)分析：
主成分分析（PCA）是一種常用的數(shù)據(jù)降維技術(shù)，其核心思想是通過線性變換將原始數(shù)據(jù)映射到一個(gè)新的坐標(biāo)系中，使得在新坐標(biāo)系中的數(shù)據(jù)盡可能地保留原始數(shù)據(jù)的方差信息。具體分析如下：

A: PCA可以用來降維處理
這是正確的。PCA的主要目的是通過找到數(shù)據(jù)的主要成分（即那些方差最大的方向）來降低數(shù)據(jù)的維度，同時(shí)盡可能地保留數(shù)據(jù)的主要信息。

B: PCA可以通過SVD來實(shí)現(xiàn)
這是正確的。PCA可以通過奇異值分解（SVD）來實(shí)現(xiàn)。SVD是一種矩陣分解方法，可以將數(shù)據(jù)矩陣分解為三個(gè)矩陣的乘積，從中提取出主成分。

C: PCA可以通過特征值分解來實(shí)現(xiàn)
這是正確的。PCA也可以通過協(xié)方差矩陣的特征值分解來實(shí)現(xiàn)。特征值分解可以幫助找到數(shù)據(jù)的主成分方向。

D: PCA實(shí)現(xiàn)線性組合最小化樣本方差
這是錯(cuò)誤的。PCA的目的是通過線性變換使得新坐標(biāo)系中的數(shù)據(jù)盡可能保留原始數(shù)據(jù)的方差信息，即最大化樣本方差，而不是最小化樣本方差。

因此，D選項(xiàng)是錯(cuò)誤的。