D应为取每个点距离最近的中心点进行簇的划分

正确答案是：D: KMeans会取每个点距离最近的几个点进行簇的划分。

专业分析：

KMeans算法是一种常用的聚类算法，其主要原理包括以下几个步骤：

1. **初始中心点选择**：随机选择 \( k \) 个初始中心点（簇心）。
2. **分配簇**：将每个数据点分配到距离其最近的中心点所属的簇中。
3. **更新中心点**：计算每个簇中所有数据点的均值，将均值作为新的中心点。
4. **迭代**：重复步骤2和3，直到中心点不再变化或者达到预设的迭代次数。

具体分析每个选项：

A: **Kmeans通过计算均值的方法获得簇的中心点**
正确。KMeans算法在每次迭代中通过计算每个簇中所有数据点的均值来更新中心点。

B: **KMeans中会把每个点划分到离该点最近的中心点中**
正确。在每次迭代中，每个数据点会被分配到距离其最近的中心点所属的簇中。

C: **KMeans是一个迭代的算法**
正确。KMeans算法通过反复迭代，逐步优化簇的划分，直到收敛。

D: **KMeans会取每个点距离最近的几个点进行簇的划分**
错误。KMeans算法并不会考虑每个点距离最近的几个点，而是将每个点直接分配到距离其最近的中心点所属的簇中。