在基本K均值算法中，不同的邻近度函数会影响质心的计算方式：

A. **曼哈顿距离**：
- 曼哈顿距离又称为L1距离，它是坐标对应点数值差值的绝对值之和。
- 当使用曼哈顿距离时，合适的质心是簇中各点的中位数，而不是平均值。其原因在于中位数能最小化绝对误差。

B. **平方欧几里德距离**：
- 这是最常用的距离度量方法，它是常规欧几里德距离的平方。
- 使用平方欧几里德距离时，合适的质心是簇中各点的平均值，因为平均值最小化了平方误差。

C. **余弦距离**：
- 这种度量方式关注的是两个向量间的夹角，而非其大小。
- 余弦距离不适合于传统的质心定义，因为它不直接依赖于点的加权平均或中位数。

D. **Bregman散度**：
- Bregman散度是广义上的距离度量，用于更复杂的数据分布。
- 它处理的情形与标准的均值和中位数概念有所不同。

综上所述，合适的答案是 **A: 曼哈顿距离**。当使用曼哈顿距离作为邻近度函数时，簇中各点的中位数作为质心是合适的，因为中位数最小化了曼哈顿距离下的误差。