判定系数接近1，说明此解释变量的变差几乎都可以被其余解释变量所解释，说明这些变量线性相关性很高，即为多重共线性

正确答案是 C: 多重共线性。

多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数（R²）接近1，这意味着该解释变量可以被其他解释变量几乎完全线性预测。这种情况表明在模型中存在多重共线性。

多重共线性是指在回归分析中，解释变量之间存在高度线性相关的现象。这会导致回归系数估计值的不稳定，增加标准误差，使得检验假设的结果不可靠。此外，多重共线性会使得模型对数据的解释能力降低，因为很难区分出各个解释变量的独立贡献。

为了检测多重共线性，可以使用方差膨胀因子（VIF）或计算判定系数（R²）等方法。如果VIF值较高（通常超过10），或者某个解释变量对其他解释变量的判定系数接近1，则表明存在多重共线性。

因此，选项 C: 多重共线性 是正确的答案。