K-means算法是一種常用的聚類方法，主要用于將數(shù)據(jù)點(diǎn)分成預(yù)定義的K個(gè)簇。對(duì)于所列出的敘述，我們可以逐一分析其正確性：

A: **運(yùn)行速度較一些聚類方法（例如，PAM）慢**
- 這項(xiàng)敘述是不正確的。K-means算法由于其簡(jiǎn)單和高效的迭代過(guò)程，通常比許多其他聚類算法（例如PAM，Partitioning Around Medoids）運(yùn)行得更快，尤其在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)。K-means的時(shí)間復(fù)雜度較低，為 \(O(n \cdot k \cdot i \cdot d)\)，其中 \(n\) 是數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)，\(k\) 是簇的數(shù)量，\(i\) 是迭代次數(shù)，\(d\) 是特征數(shù)。

B: **離群值將影響聚類的結(jié)果**
- 這項(xiàng)敘述是正確的。K-means對(duì)離群值非常敏感，因?yàn)樗褂镁祦?lái)計(jì)算簇中心。離群點(diǎn)會(huì)導(dǎo)致簇中心偏移，從而影響最終的聚類結(jié)果。

C: **起始群中心的選擇將影響聚類的結(jié)果**
- 這項(xiàng)敘述也是正確的。K-means的結(jié)果很大程度上依賴于初始簇中心的選擇，不同的初始值可能導(dǎo)致不同的聚類結(jié)果。為減少這種影響，常用的方法包括多次運(yùn)行K-means或使用K-means++來(lái)優(yōu)化初始中心的選擇。

D: **能接受類別型的字段**
- 這項(xiàng)敘述不正確。K-means僅適用于數(shù)值型數(shù)據(jù)，因?yàn)樗蕾囉跉W氏距離來(lái)計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的相似性。對(duì)于類別型數(shù)據(jù)，使用K-modes或其他適合的算法可能更為合適。

綜上所述，選項(xiàng)A和D的敘述有誤。