要判断哪些选项是不正确的，我们先分析每个选项：

- **A: 是一种适用于大数据的聚类方法**
层次聚类的计算复杂度较高，一般不太适合处理非常大规模的数据集。因此，这个选项是不正确的。

- **B: 是一种基于密度的聚类方法**
层次聚类不是基于密度的方法。基于密度的聚类方法通常指的是像DBSCAN这样的方法。因此，这个选项是不正确的。

- **C: 能够直接给出聚类的类别数量**
层次聚类的特点是创建一个多层次的树形图（树状图或树形结构），而不是直接给出聚类的类别数量。需要通过剪切树状图来决定聚类数。因此，这个选项是不正确的。

- **D: 在运算速度上明显优于K均值聚类**
层次聚类通常比K均值聚类的计算复杂度更高，特别是在大数据集的情况下。因此，这个选项是不正确的。

综合分析，所有选项A、B、C、D 都是不正确的。以下是每个选项的进一步专业分析：

| 选项 | 分析 | 结论 |
|------|------|------|
| A | 层次聚类通常不适合于大数据集，因为其计算复杂度较高。 | 不正确 |
| B | 层次聚类不是基于密度的方法，而是基于距离或相似度的方法。 | 不正确 |
| C | 层次聚类生成的是一个树状图结构，需要决定分割点来确定类别数量。 | 不正确 |
| D | 层次聚类的运算速度通常不如K均值聚类，因此不能说明显优于后者。 | 不正确 |

因此，正确答案是：A、B、C、D。