BiKmeans，即双层K均值，是K均值算法的一种变体。针对BiKmeans的描述，我们可以分析以下选项：

- **A: BiKmeans在每一次迭代中，都是Kmeans的k=2的聚类**
这项是正确的。BiKmeans是一种层次聚类算法，每次迭代中将一个簇分为两个簇，即应用Kmeans算法时选择k=2。

- **B: 采用每一次只做k=2的聚类可以很大程度上减少中心点丢失与局部最优的问题**
这项部分正确。虽然每次只做k=2的聚类可能会在一定程度上减少陷入局部最优的问题，但并不能完全消除这种风险。BiKmeans通过层次化的方式对数据进行划分，相对较小的k值可能有助于探索数据结构。

- **C: BiKmeans不需要做归一化或者标准化**
这项是不正确的。与其他聚类算法一样，BiKmeans在某些情况下也需要对数据进行归一化或标准化，特别是当特征具有不同的量纲时，以确保距离计算的合理性。

- **D: 采用一种决策树的思想**
这项是正确的。BiKmeans在对每个簇进行二分的过程中类似于决策树的构建过程，将数据逐步细分，形成一种树状结构。

综上分析，正确答案是：**A、B（部分正确，可接受）、D**。