决策树对标准化不敏感，其它三项都用到距离，所以对标准化敏感

在提供答案之前，先对这些模型进行简要分析：

| 模型 | 对变量标准化的敏感性 | 说明 |
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| 决策树 (A) | 不敏感 | 决策树通过树结构进行决策划分，不依赖于变量的尺度，因此对标准化不敏感。 |
| KNN (B) | 敏感 | KNN（K-最近邻）依赖于距离度量，变量的尺度影响距离计算，因此对标准化敏感。 |
| K-Means (C) | 敏感 | K-Means算法基于欧氏距离进行簇划分，因此变量的尺度会影响结果，对标准化敏感。 |
| SVM (D) | 敏感 | SVM支持向量机算法在计算间隔最大化时，变量尺度可能影响结果，通常需要标准化。 |

因此，正确答案是：A: 决策树。决策树对变量是否标准化不敏感，因为它依赖数据的分裂点，而不是数值的距离。