KNN是分类算法，与多重共线性无关，故A错

正确答案是A: KNN（K-Nearest Neighbors，K近邻算法）。

**专业分析：**

1. **KNN（K-Nearest Neighbors，K近邻算法）**：
- KNN是一种非参数的分类和回归方法，它基于特征空间中的距离来进行预测。KNN并不涉及模型参数的估计，因此多重共线性问题在KNN中并不存在。多重共线性是线性回归模型中的问题，因为它影响了回归系数的估计，而KNN不需要估计回归系数。

2. **逐步回归（Stepwise Regression）**：
- 逐步回归是一种通过逐步添加或移除预测变量来构建回归模型的方法。它可以通过选择性地排除高度相关的变量来减轻多重共线性的问题。

3. **正则化（Regularization）**：
- 正则化方法（如岭回归、Lasso回归）通过在回归模型中添加惩罚项来限制回归系数的大小，从而减轻多重共线性的问题。正则化方法可以有效地处理多重共线性。

4. **偏最小二乘（Partial Least Squares, PLS）**：
- 偏最小二乘回归是一种降维方法，它通过将预测变量投影到一个新的子空间中来减少维度，从而减轻多重共线性的问题。PLS在处理多重共线性方面非常有效。

因此，KNN不涉及回归系数的估计，无法解决回归模型中的多重共线性问题，而其他方法（逐步回归、正则化、偏最小二乘）都可以有效地处理多重共线性问题。