在使用 Spark MLlib 的 K-means 算法进行聚类分析时，调用 `KMeans.train` 方法对数据集进行训练，该函数的返回值是一个 `KMeansModel` 类的实例。因此，正确答案是：

B: KMeansModel类实例

### 专业分析：

1. **KMeans.train 方法**：
- 这是 Spark MLlib 中用于训练 K-means 模型的核心方法。它接受输入数据和一些其他参数（如簇的数量、迭代次数等），并执行 K-means 算法来对数据进行聚类。

2. **返回值 - KMeansModel**：
- `KMeansModel` 是 K-means 训练的结果模型。它包含了簇中心（centroids）和其他与模型相关的信息。通过这个模型实例，用户可以对新数据进行预测，判断其所属的簇。

3. **其他选项的解释**：
- A: K_MEANS_PARALLEL 是一种初始化方法，与具体的返回值无关。
- C: kmeans.epsilon 是一个参数，用于指定算法的收敛阈值，而不是返回值。
- D: kmeans.test实例 并不是 Spark MLlib 中的一个概念或返回值。

因此，`KMeans.train` 的返回值是 `KMeansModel` 类的实例，它可以用于进一步的分析和预测。