K-means聚類算法是一種迭代算法，用于將數據劃分為K個不同的簇。在Java中，可以使用Weka庫中的KMeans類來實現K-means算法。在使用KMeans類時，需要設置一些參數，以便根據具體的數據集和需求進行聚類。以下是一些常用的KMeans參數及其設置方法：

1. K（簇的數量）：這是K-means算法中最重要的參數之一。K的值應該根據數據集中的簇的數量進行設置。可以使用以下代碼設置K的值：

int k = 5; // 假設數據集中有5個簇
KMeans kmeans = new KMeans();
kmeans.setNumClusters(k);

2. Max Iterations（最大迭代次數）：K-means算法會進行多次迭代，直到簇中心不再發生變化或達到最大迭代次數為止。可以使用以下代碼設置最大迭代次數：

int maxIterations = 100; // 假設最大迭代次數為100
kmeans.setMaxIterations(maxIterations);

3. Tolerance（容差）：當簇中心的變化小于容差時，算法會停止迭代。容差可以根據數據集的特點和需求進行設置。可以使用以下代碼設置容差：

double tolerance = 1e-4; // 假設容差為1e-4
kmeans.setTolerance(tolerance);

4. Initial Cluster Centers（初始簇中心）：K-means算法需要隨機選擇K個數據點作為初始簇中心。可以使用以下代碼設置初始簇中心：

Instances data = ... // 加載數據集
int[] initialClusterCenters = kmeans.clusterCenters(); // 獲取初始簇中心
kmeans.setInitialClusterCenters(initialClusterCenters);

需要注意的是，KMeans類的參數設置可能會因版本而異。因此，在使用Weka庫時，建議查閱相關文檔以獲取最新的參數設置方法。

此外，還可以通過調整其他參數來優化K-means算法的性能，例如使用不同的距離度量方法、設置不同的權重等。這些參數的設置需要根據具體的數據集和需求進行嘗試和調整。