在所给的选项中，以下是对各个模型是否用于降维的分析：

| 模型名称 | 是否用于降维 | 理由 |
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| PCA（主成分分析） | 是 | PCA是一种常用的降维方法，通过将原始数据投影到一个低维空间，最大化数据的方差来减少变量个数。 |
| FA（因子分析） | 是 | 因子分析用于识别观测变量中的潜在因子，降低变量的维度，同时保留数据的主要信息。 |
| MDS（多维尺度分析） | 是 | MDS主要用于可视化和降维，它通过保留数据中的距离关系将数据映射到低维空间。 |
| 贝叶斯算法 | 否 | 贝叶斯算法本身不是用于降维的技术。它是一种统计方法，用于分类、回归等任务，不用于直接减少变量个数。 |

因此，**D: 贝叶斯算法**不能用于降维。贝叶斯算法主要用于概率推断和决策分析，而不是用于降维的目的。