K-means需要计算均值和距离，非常容易受到异常值等的影响

正确答案是 C: 对异常值不敏感。

专业分析：

A: 该算法与样本数量线性相关，所以适合大数据集
- 这是正确的。K-Means算法的时间复杂度通常为O(n*k*i)，其中n是样本数量，k是簇的数量，i是迭代次数。算法的复杂度与样本数量线性相关，因此在处理大数据集时，K-Means算法具有较好的表现。

B: 需要事先确定K值
- 这是正确的。K-Means算法需要用户在运行算法之前确定簇的数量K，这是算法的一个基本要求。

C: 对异常值不敏感
- 这是错误的。K-Means算法对异常值是敏感的，因为异常值会显著影响簇中心的计算，从而影响最终的聚类结果。异常值可能会导致簇中心偏离，从而影响整个聚类效果。

D: 算法效率较高，伸缩性较好
- 这是正确的。K-Means算法相对简单，计算效率较高，并且可以通过多种优化方法（如K-Means++初始化）进一步提高效率和效果。此外，K-Means算法具有较好的伸缩性，适用于大规模数据集。

因此，描述错误的是C: 对异常值不敏感。