K-means算法在Java中通常用于处理数值型数据。这是因为K-means算法基于欧几里得距离进行聚类，而欧几里得距离是数值型数据的距离度量方式。
然而，如果需要处理非数值型数据，可以通过一些预处理步骤将非数值型数据转换为数值型数据。例如，可以使用独热编码（One-Hot Encoding）将分类变量转换为数值型数据，或者使用特征提取方法将非数值型数据转换为数值型数据。
需要注意的是，处理非数值型数据可能会增加聚类分析的复杂性，并且可能需要针对特定的数据集和数据特点选择合适的处理方法。因此，在使用K-means算法处理非数值型数据时，建议先进行充分的探索性数据分析，并选择合适的预处理方法和聚类算法。
