K-means算法在Java中通常用于處理數(shù)值型數(shù)據(jù)。這是因?yàn)镵-means算法基于歐幾里得距離進(jìn)行聚類，而歐幾里得距離是數(shù)值型數(shù)據(jù)的距離度量方式。
然而，如果需要處理非數(shù)值型數(shù)據(jù)，可以通過(guò)一些預(yù)處理步驟將非數(shù)值型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù)。例如，可以使用獨(dú)熱編碼（One-Hot Encoding）將分類變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù)，或者使用特征提取方法將非數(shù)值型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù)。
需要注意的是，處理非數(shù)值型數(shù)據(jù)可能會(huì)增加聚類分析的復(fù)雜性，并且可能需要針對(duì)特定的數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的處理方法。因此，在使用K-means算法處理非數(shù)值型數(shù)據(jù)時(shí)，建議先進(jìn)行充分的探索性數(shù)據(jù)分析，并選擇合適的預(yù)處理方法和聚類算法。
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