在处理多重共线性的问题时，如果不希望更换原有的最小二乘线性回归模型，以下哪个方法不推荐使用？

A.    提前筛选变量，结合变量聚类方法保留最优变量

B.    子集选择，如逐步回归法和最优子集法

C.    收缩方法，如岭回归和 Lasso 回归

D.    维数缩减，如主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLS)
参考答案： C
解析：收缩方法，特别是岭回归和Lasso回归，虽然可以处理多重共线性问题，但它们涉及新的回归模型，不属于最小二乘线性回归的范畴。因此，在坚持使用最小二乘法时，不推荐使用收缩方法。