对于KMeans算法，正确的选项是：B、C 和 D。

### 分析
以下是每个选项的专业分析：

- **A: KMeans是有监督学习**
- **错误。**KMeans是一种无监督学习算法。无监督学习不使用标记数据，而是通过数据的本质特性进行分析和聚类。

- **B: KMeans是无监督学习**
- **正确。**KMeans用于将数据集分成K个簇，这些簇是在没有标签的情况下，根据数据的相似性进行区分的。

- **C: KMeans是一种不断的迭代的算法**
- **正确。**KMeans通过重复更新簇中心和重新分配数据点来不断优化簇划分，直到收敛或达到最大迭代次数。

- **D: KMeans会产生中间结果**
- **正确。**在每次迭代中，KMeans会更新簇中心和数据点的分配。这些更新过程可以被视为中间结果，直至达到最终的簇划分。

### KMeans 工作流程概述

| 步骤 | 描述 |
| ------------- | --------------------------------------------------------- |
| 初始化 | 随机选择K个数据点作为初始簇中心。 |
| 分配数据点 | 根据距离将每个数据点分配到最近的簇中心。 |
| 更新簇中心 | 重新计算每个簇的中心为该簇中所有数据点的均值。 |
| 重复 | 重复分配和更新步骤，直到簇中心不再发生显著变化或达到迭代次数。 |

KMeans的迭代过程和无标签的数据处理特性使其成为一种典型的无监督学习算法。