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。

### 专业分析：

K-Means算法是一种常用的聚类算法，它的目标是将数据集分成K个簇，使得簇内的数据点尽可能相似，而不同簇的数据点尽可能不同。在使用K-Means算法时，有几个关键点需要注意：

1. **数据标准化**（选项A）：
- K-Means算法基于距离度量（通常是欧氏距离）来确定数据点之间的相似性。如果数据的不同特征在量纲上差异较大，某些特征可能会对距离度量产生过大的影响，从而导致聚类结果偏差。因此，通常需要对数据进行标准化处理，使得每个特征具有相同的尺度。

2. **数据预处理**（选项B）：
- 数据预处理是机器学习中非常重要的一步。除了标准化，数据预处理还可能包括缺失值处理、异常值处理、数据变换等。虽然K-Means本身不强制要求所有这些预处理步骤，但为了获得更好的聚类效果，通常需要对数据进行适当预处理。

3. **确定K值**（选项C）：
- K-Means算法需要用户预先指定K值，即要分成的簇的数量。算法本身并不会自动确定K值。选择合适的K值通常需要借助一些方法，如肘部法（Elbow Method）、轮廓系数（Silhouette Coefficient）等。

4. **文本格式的分类变量**（选项D）：
- K-Means算法主要用于数值型数据。如果数据中包含分类变量（特别是文本格式的分类变量），需要先将这些变量转换为数值型（如通过独热编码等方式）才能使用K-Means进行聚类。

综上所述，选项A是正确的。