在給定的選項中，以下兩個算法最容易受到離群值的影響：

1. **A: KNN（K-近鄰算法）**
2. **C: 等寬裝箱法**

### 專業(yè)分析：

#### 1. KNN（K-近鄰算法）
- **影響原因**：KNN 是一種基于距離的算法，在進行分類或回歸時，通常使用歐氏距離等度量方法來計算樣本之間的相似度。離群值會顯著影響距離計算，使得這些異常點可能會不成比例地影響模型的預測。
- **表現(xiàn)**：離群值可能會成為 KNN 算法中的“近鄰”，從而錯誤地影響待分類點的類別或數(shù)值預測。

#### 2. 等寬裝箱法
- **影響原因**：等寬裝箱法是將數(shù)據(jù)劃分為等寬的區(qū)間，在這種方法中，離群值可能會導致某些區(qū)間包含的數(shù)據(jù)量非常少或者非常多，從而影響數(shù)據(jù)的分布描述。
- **表現(xiàn)**：如果離群值落在區(qū)間的邊緣，它可能會導致某些區(qū)間幾乎為空或集中大量異常值，這會影響基于分箱進行的任何后續(xù)分析（如直方圖的形態(tài)等）。

### 其他選項分析：

#### B: 決策樹
- 決策樹通常對離群值具有一定的魯棒性，因為它們基于信息增益或基尼指數(shù)來選擇特征和分割點。但是，在極端情況下，離群值可能會影響樹的分裂點。

#### D: 等分裝箱法
- 等分裝箱法是根據(jù)數(shù)據(jù)的分位數(shù)進行分箱，使得每個箱包含相等數(shù)量的樣本，這種方法對離群值有一定的抵抗力，因為離群值不會改變箱的數(shù)量。

因此，KNN 和等寬裝箱法是最容易受到離群值影響的兩個算法。