K-means算法在Java中通常用于處理數值型數據。這是因為K-means算法基于歐幾里得距離進行聚類，而歐幾里得距離是數值型數據的距離度量方式。
然而，如果需要處理非數值型數據，可以通過一些預處理步驟將非數值型數據轉換為數值型數據。例如，可以使用獨熱編碼（One-Hot Encoding）將分類變量轉換為數值型數據，或者使用特征提取方法將非數值型數據轉換為數值型數據。
需要注意的是，處理非數值型數據可能會增加聚類分析的復雜性，并且可能需要針對特定的數據集和數據特點選擇合適的處理方法。因此，在使用K-means算法處理非數值型數據時，建議先進行充分的探索性數據分析，并選擇合適的預處理方法和聚類算法。
