本題考察對K-Means算法的理解。K-Means算法對異常值敏感，通常需要刪除異常值或進行變量轉(zhuǎn)換處理，因此選項C表述錯誤，其余選項均正確，因此本題選C。

正確答案是：C: 對異常值不敏感

專業(yè)分析：

A: 該算法與樣本數(shù)量線性相關(guān)，所以適合大數(shù)據(jù)集。
這個描述是正確的。K-Means算法的時間復(fù)雜度為O(n*k*i)，其中n是樣本數(shù)量，k是簇的數(shù)量，i是迭代次數(shù)。由于時間復(fù)雜度與樣本數(shù)量線性相關(guān)，因此在合理參數(shù)設(shè)置下，K-Means算法適用于大數(shù)據(jù)集。

B: 需要事先確定K值。
這個描述也是正確的。K-Means算法需要在開始時指定簇的數(shù)量K，這是算法的一個前提條件。

C: 對異常值不敏感。
這個描述是錯誤的。K-Means算法對異常值（outliers）比較敏感，因為異常值可能會顯著影響簇中心（centroids）的計算，導(dǎo)致簇的分配不準確。

D: 算法效率較高，伸縮性較好。
這個描述是正確的。K-Means算法相對簡單，計算效率較高，并且能夠較好地擴展到大數(shù)據(jù)集。

綜上所述，描述錯誤的是C選項，即“對異常值不敏感”。