对分类变量进行归类压缩主要是为了优化模型性能和提高变量解释能力，以下是对每个选项的分析：

A: **避免某分类中Y缺乏变异的问题**
- 这确实是一个常见原因。如果一个分类变量的某些类别在因变量Y中缺乏变异（例如，几乎所有观测值都属于同一类别），对这些类别进行合并可以提高模型的稳健性。

B: **避免在模型中出现过多的哑变量**
- 正确。分类变量的类别数量过多会导致模型中哑变量过多，增加模型复杂性并可能导致算法效率降低。通过归类压缩，可以减少哑变量的数量。

C: **避免解释变量共线性**
- 这通常不是对分类变量进行归类压缩的原因。共线性问题主要与连续变量相关，而不是分类变量。

D: **避免显性样本过少**
- 正确。如果某些类别的样本量过少，会导致模型对这些类别的估计不稳健，通过归类合并可以增加样本量，提高估计的可靠性。

综上所述，正确答案是 **A, B, D**。