K-means算法的每次迭代包含“分配”和“更新”两个主要步骤。在“分配”步骤中，算法 会遍历所有样本，计算每个样本到当前所有K个质心的距离，然后将该样本分配到距离最近的那个质 心所代表的簇中。选项A准确描述了这一过程。选项B中的“全局中心”概念不存在于标准K-means 中。选项C描述的是初始化或遇到局部最优时的可能操作，而非每次迭代的分配步骤。选项D描述的 是“更新”质心位置的操作，而非分配样本的操作。因此，只有选项A正确。