KNN是分類算法，與多重共線性無關(guān)，故A錯

正確答案是：A: KNN。

分析如下：

1. **KNN（K-近鄰算法）**：KNN是一種非參數(shù)的分類和回歸方法，它通過計算新數(shù)據(jù)點與訓練數(shù)據(jù)集中所有數(shù)據(jù)點的距離來進行預(yù)測。KNN并不是一種線性回歸模型，因此它不涉及回歸模型中的多重共線性問題。多重共線性是指在回歸模型中，多個解釋變量之間存在高度相關(guān)性，這會導(dǎo)致回歸系數(shù)的不穩(wěn)定性。然而，KNN方法并不構(gòu)建顯式的回歸方程，因此無法通過KNN來解決多重共線性問題。

2. **逐步回歸**：逐步回歸是一種用于選擇模型變量的方法，通過逐步添加或移除解釋變量來構(gòu)建最優(yōu)的回歸模型。它可以通過移除高度共線性的變量來減輕多重共線性問題的影響。

3. **正則化（如Lasso和Ridge回歸）**：正則化方法通過在回歸模型中添加懲罰項來限制回歸系數(shù)的大小，從而減小多重共線性對模型的影響。Lasso回歸（L1正則化）和Ridge回歸（L2正則化）都是常用的正則化方法。

4. **偏最小二乘（PLS）**：偏最小二乘是一種降維方法，通過將原始解釋變量投影到一個新的子空間來減少變量之間的相關(guān)性，從而解決多重共線性問題。

綜上所述，KNN方法并不適用于解決回歸模型中的多重共線性問題，而逐步回歸、正則化和偏最小二乘都是有效的方法。