D错在PCA根本不能使抽样样本方差最小。正确叙述应为寻找最大化方差的线性变换

正确答案是D：PCA实现线性组合最小化样本方差。

分析：
主成分分析（PCA）是一种常用的降维方法，主要用于数据的降维和特征提取。以下是对各个选项的分析：

A: PCA可以用来降维处理
正确。PCA的主要目的是通过线性变换将高维数据投影到低维空间，从而实现数据的降维。

B: PCA可以通过SVD来实现
正确。奇异值分解（SVD）是一种常用的数学方法，可以用于实现PCA。通过对数据矩阵进行SVD分解，可以得到主成分。

C: PCA可以通过特征值分解来实现
正确。PCA也可以通过协方差矩阵的特征值分解来实现。特征值和特征向量用于确定主成分的方向和重要性。

D: PCA实现线性组合最小化样本方差
错误。PCA的目标是找到数据的主成分，这些主成分是使得样本在这些方向上的方差最大化的线性组合，而不是最小化样本方差。因此，选项D是错误的。