K-means算法本身對異常值并不特別敏感，因為它是基于最小化誤差平方和來進行聚類的。這意味著，即使數據集中存在一些遠離其他數據點的異常值，K-means算法仍然會嘗試將它們劃分到相應的簇中。
然而，異常值可能會對K-means算法的性能產生一定影響。由于異常值與其他數據點的距離較遠，它們可能會被錯誤地劃分到不同的簇中，從而增加了簇內誤差平方和。這可能會導致算法需要更多的迭代次數才能收斂到穩定的解。
此外，如果異常值的數量過多，它們可能會對K-means算法的聚類結果產生更大的影響。在這種情況下，可能需要考慮使用其他的聚類算法，如DBSCAN或層次聚類等，這些算法對異常值具有更好的魯棒性。
在Java中實現K-means算法時，可以通過一些技巧來減少異常值的影響。例如，可以在預處理階段對數據進行標準化或歸一化，以消除不同特征之間的量綱差異；或者可以在聚類過程中設置異常值的權重，以減小它們對聚類結果的影響。
總之，K-means算法本身對異常值并不敏感，但異常值可能會對算法的性能產生一定影響。在實現和使用K-means算法時，需要注意數據預處理和異常值處理等方面的問題。
