正确答案是：B 和 C。

### 专业分析：

| 选项 | 描述 | 分析 |
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| A | 它是有监督的学习 | 错误。K-means 是一种无监督学习算法。无监督学习的特点是不依赖于预先标记的数据集，而是尝试在给定的数据中寻找隐藏的模式或特征。 |
| B | 它是无监督的学习 | 正确。K-means 属于无监督学习，主要用于数据的聚类分析，即将数据分成多个组，每组具有相似的特征。 |
| C | 需要对它做去量纲处理 | 正确。K-means 使用欧氏距离来计算数据点之间的相似度，因此数据的尺度（量纲）会对结果产生影响。通常需要对数据进行标准化或归一化处理，以确保所有特征对聚类结果的贡献相等。 |
| D | 它是没有缺陷的 | 错误。K-means 有一些已知的缺陷，如对初始中心点位置敏感、容易陷入局部最优、适用于凸分布的数据等。选择合适的初始中心和确定最佳的K值是常见的挑战。 |

### 进一步解释：

- **无监督学习**：K-means 通过计算数据点之间的距离，将数据集划分为预定义数量的簇，而不需要数据集的标签信息。
- **去量纲处理**：由于不同特征的量纲可能不同，直接使用原始数据进行聚类会导致某些特征对结果的影响过大。因此，去量纲处理是一项重要的数据预处理步骤，以提高聚类效果。
- **缺陷**：K-means 假设簇是球形且大小相似，对非均匀分布的数据表现不佳，对噪声和异常值也敏感。通过多次运行算法选择最佳的初始簇中心或使用其他变体（如K-means++）可以部分缓解这些问题。