正确答案是：D

分析如下：

A: 主成分分析从协方差矩阵或相关系数矩阵出发，利用其特征向量和特征值求解。这是正确的。主成分分析（PCA）通过计算数据集的协方差矩阵或相关系数矩阵，然后求解其特征值和特征向量，以找到数据的主成分。

B: 主成分分析可以看做是对原始变量的综合与归纳。这也是正确的。PCA的目的是通过线性变换将原始变量转化为一组新的变量（主成分），这些主成分是原始变量的线性组合，并且可以解释数据的最大方差。

C: 主成分之间两两正交。这也是正确的。PCA的一个重要性质是，所有的主成分都是正交的（即彼此之间不相关）。

D: 主成分方法可以很好地用于维度分析。这是错误的。主成分分析主要用于降维和数据压缩，而不是用于维度分析。维度分析通常涉及物理量及其单位之间的关系，而PCA则是用于处理高维数据集，通过减少数据的维度来简化数据结构和提高分析效率。

因此，D选项是错误的。