有监督学习算法中，哪种方法不需要显式的训练过程? A. 线性回归 B. 逻辑回归 C. k近邻分类 D. 决策树

在有监督学习算法中，通常所有的算法都需要一个训练过程，以便模型能够学习输入数据与输出标签之间的关系。然而，如果我们将“不需要显式的训练过程”理解为算法不需要通过迭代优化来学习参数，那么k近邻分类（C）可以被视为这样的算法。

线性回归（A）和逻辑回归（B）都需要通过训练数据来优化模型参数，以便最小化预测误差。决策树（D）同样需要训练过程来确定树的结构和节点分裂规则。

k近邻算法（C）的工作原理是根据一个未知类别的样本，计算其与已分类样本之间的距离，然后根据距离最近的k个样本的类别，通过投票的方式来预测未知样本的类别。在这个过程中，k近邻算法不需要通过迭代优化来学习模型参数，它仅仅是根据距离来决定类别，因此可以认为它“不需要显式的训练过程”。

因此，答案是 C. k近邻分类。7