K-means聚类容易受初始值和离群值的影响，故选择A和D正确。由于K-means 聚类算法是基于距离度量的算法，所以它只能发现球状簇，而对于类似于环形簇这样的数据 就不能很好的聚类了。K值的选择是K-means算法的最大问题，也是这种算法的主要缺点。 故B选项说法错误

正确答案是：B: K值可以自行迭代给出。

分析：
- A: 对于离群点和孤立点敏感：K-means聚类确实对离群点和孤立点敏感，因为这些点可能会极大地影响聚类中心的计算。
- B: K值可以自行迭代给出：这是错误的。K值（即簇的数量）需要在算法开始之前由用户指定，并不能通过算法自行迭代给出。
- C: 只能发现球状簇：K-means聚类假设簇是球状的，因为它使用欧几里得距离来计算点到簇中心的距离，因此它更适合发现球状簇。
- D: 对初始聚类中心的选择敏感：K-means聚类对初始聚类中心的选择非常敏感，不同的初始中心可能会导致不同的聚类结果。

因此，B选项是错误的。