K-means需要计算均值和距离，非常容易受到量纲和异常值等的影响，因此需要进行数据标准化

正确答案是：A: 需要对数据进行标准化。

分析：
K-Means算法是一种常用的聚类算法，其主要步骤是将数据分成K个簇。对于选项的分析如下：

A: 需要对数据进行标准化
正确。K-Means算法依赖于距离度量（通常是欧氏距离）。如果特征的尺度不同，会导致距离计算出现偏差，从而影响聚类效果。因此，在使用K-Means算法之前，通常需要对数据进行标准化处理，使得每个特征的值在相同的尺度范围内。

B: 不需要对数据进行预处理
错误。如上所述，数据预处理（如标准化）是必要的，以确保不同特征对距离计算的影响是均衡的。

C: 模型自动确定K值
错误。K值（即簇的数量）是K-Means算法的一个超参数，需要用户在算法运行之前手动指定。通常通过肘部法（Elbow Method）、轮廓系数（Silhouette Coefficient）等方法来选择合适的K值。

D: 可以直接使用文本格式的分类变量
错误。K-Means算法要求输入的数据是数值型的。对于分类变量，通常需要先进行编码处理（如独热编码）才能用于K-Means算法。

综上所述，选项A是正确的。