A 既然K-means算法是无监督学习算法，所以不会过拟合数据，因此聚类的类别越多越好。
B 对于一些数据集来说，“正确的”K值（簇的数量）是不确定的，因此人类专家需要根据数据的特性去确定K值。
C 如果担心K-means陷入局部最优，一个解决这个问题的方法就是尝试使用多个随机的初始化值。
D 初始化K-means的标准化方法是设置每个簇等于零向量。
问题：
[多选题]如下那个表述是正确的？选出所有正确的选项。
A 既然K-means算法是无监督学习算法，所以不会过拟合数据，因此聚类的类别越多越好。
B 对于一些数据集来说，“正确的”K值（簇的数量）是不确定的，因此人类专家需要根据数据的特性去确定K值。
C 如果担心K-means陷入局部最优，一个解决这个问题的方法就是尝试使用多个随机的初始化值。
D 初始化K-means的标准化方法是设置每个簇等于零向量。
A 既然K-means算法是无监督学习算法，所以不会过拟合数据，因此聚类的类别越多越好。
B 对于一些数据集来说，“正确的”K值（簇的数量）是不确定的，因此人类专家需要根据数据的特性去确定K值。
C 如果担心K-means陷入局部最优，一个解决这个问题的方法就是尝试使用多个随机的初始化值。
D 初始化K-means的标准化方法是设置每个簇等于零向量。
答案解析：
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