本题考察对K-Means算法的理解。K-Means算法需要对数据进行标准化，需要对数据进行预处理，不能直接使用分类变量，需要进行分布转换。K是超参数，是无法自动确定的。所以A选项正确，其余选项均错误，因此本题选A。

正确答案是：A: 需要对数据进行标准化

专业分析：
K-Means算法是一种常用的聚类算法，其目标是将数据点分成K个簇，使得簇内的数据点尽可能相似，而簇间的数据点尽可能不同。对于K-Means算法，以下几点是关键的：

1. **需要对数据进行标准化**：K-Means算法依赖于距离度量（通常是欧氏距离）来确定数据点之间的相似性。如果数据的不同特征具有不同的量纲或尺度，某些特征可能会对距离度量产生不成比例的影响。因此，通常需要对数据进行标准化处理，使每个特征的值在相同的尺度上。

2. **需要对数据进行预处理**：除了标准化之外，数据的预处理可能还包括去除异常值、处理缺失值等，这对于提高聚类效果是非常重要的。

3. **模型不自动确定K值**：K-Means算法要求用户预先指定K值，即簇的数量。选择合适的K值通常需要通过经验或使用一些评估指标（如肘部法、轮廓系数等）来确定。

4. **不能直接使用分类变量**：K-Means算法适用于数值型数据，对于分类变量（如类别、标签），需要先进行编码（如独热编码）转换为数值型数据后才能使用。

综上所述，选项A是正确的。