K-Means和PCA是无监督算法、随机森林和KNN是有监督学习算法

正确答案是A: K-Means 和 B: PCA。

分析如下：

1. **K-Means**: K-Means 是一种无监督学习算法，用于将数据集分成K个簇。它通过迭代地调整簇中心的位置，最终使得每个数据点被分配到最接近的簇中心。

2. **PCA（主成分分析）**: PCA 也是一种无监督学习算法，主要用于降维和特征提取。它通过线性变换将原始数据投影到一个新的坐标系中，使得数据在新坐标系中的方差最大化，从而达到降维的效果。

3. **随机森林**: 随机森林是一种监督学习算法，主要用于分类和回归任务。它通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来提高模型的准确性和稳定性。

4. **KNN（K-近邻算法）**: KNN 也是一种监督学习算法，主要用于分类和回归任务。它通过计算待分类样本与训练集中样本的距离，选择距离最近的K个样本来进行预测。

因此，属于无监督算法的选项是A: K-Means 和 B: PCA。