正确答案是：D: 因子分析用于预测类模型建模。

专业分析：

A: PCA是因子分析的延伸 - 这个说法是正确的。主成分分析（PCA）和因子分析（FA）都是降维技术，但它们的目标和方法有所不同。PCA主要是为了减少数据维度，同时尽可能保留数据的方差，而因子分析则是为了发现潜在的因子结构。

B: 因子分析的可解释性强于主成分分析 - 这个说法也是正确的。因子分析的一个主要优点是它可以提供对数据结构的更好解释，因为它试图识别潜在的因子，这些因子可以解释原始变量之间的相关性。

C: 因子分析通常通过调整主成分在原始变量的权重来发现主成分所代表的含义 - 这个说法是正确的。因子分析通过旋转和调整因子载荷矩阵来解释因子，这些因子载荷代表了原始变量在每个因子上的权重。

D: 因子分析用于预测类模型建模 - 这个说法是错误的。因子分析主要用于数据降维和探索性数据分析，而不是用于预测。它的主要目的是发现隐藏在数据中的潜在结构或因子，而不是构建预测模型。预测模型通常使用回归分析、分类算法等方法。