KNN是分类算法，与多重共线性无关，故A错

正确答案是：A: KNN。

分析如下：

1. **KNN（K-近邻算法）**：KNN是一种非参数的分类和回归方法，它通过计算新数据点与训练数据集中所有数据点的距离来进行预测。KNN并不是一种线性回归模型，因此它不涉及回归模型中的多重共线性问题。多重共线性是指在回归模型中，多个解释变量之间存在高度相关性，这会导致回归系数的不稳定性。然而，KNN方法并不构建显式的回归方程，因此无法通过KNN来解决多重共线性问题。

2. **逐步回归**：逐步回归是一种用于选择模型变量的方法，通过逐步添加或移除解释变量来构建最优的回归模型。它可以通过移除高度共线性的变量来减轻多重共线性问题的影响。

3. **正则化（如Lasso和Ridge回归）**：正则化方法通过在回归模型中添加惩罚项来限制回归系数的大小，从而减小多重共线性对模型的影响。Lasso回归（L1正则化）和Ridge回归（L2正则化）都是常用的正则化方法。

4. **偏最小二乘（PLS）**：偏最小二乘是一种降维方法，通过将原始解释变量投影到一个新的子空间来减少变量之间的相关性，从而解决多重共线性问题。

综上所述，KNN方法并不适用于解决回归模型中的多重共线性问题，而逐步回归、正则化和偏最小二乘都是有效的方法。