在Java中，使用K-means算法處理缺失值的方法主要取決于你使用的庫。以下是一些建議：

1. 使用Weka庫:

Weka是一個流行的機器學習庫，它提供了K-means算法的實現。Weka可以自動處理缺失值。當你導入數據時，可以使用weka.core.Instances類的setMissingValue()方法來設置缺失值的標記。然后，你可以使用weka.clusterers.KMeans類來運行K-means算法。

示例代碼：

import weka.core.Instances;
import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource;
import weka.clusterers.KMeans;

public class KMeansWithMissingValues {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 加載數據
        DataSource source = new DataSource("your_data.arff");
        Instances data = source.getDataSet();
        
        // 設置缺失值的標記（例如，使用"-1"表示缺失值）
        data.setMissingValue("-1");
        
        // 劃分數據集為訓練集和測試集
        int trainSize = (int) Math.round(data.numInstances() * 0.8);
        int testSize = data.numInstances() - trainSize;
        Instances trainData = new Instances(data, 0, trainSize);
        Instances testData = new Instances(data, trainSize, testSize);
        
        // 創建并訓練K-means模型
        KMeans kmeans = new KMeans();
        kmeans.buildClusterer(trainData);
        
        // 在測試集上進行預測
        for (int i = 0; i < testData.numInstances(); i++) {
            if (!testData.instance(i).isMissingValue()) {
                int cluster = kmeans.classifyInstance(testData.instance(i));
                System.out.println("Instance " + i + " is in cluster " + cluster);
            } else {
                System.out.println("Instance " + i + " has missing values and is skipped.");
            }
        }
    }
}

2. 使用自定義實現:

如果你不想使用現成的庫，你可以自己實現K-means算法。在這種情況下，你需要處理缺失值，例如通過刪除包含缺失值的實例或使用插值方法填充缺失值。

示例代碼（處理缺失值）：

public class CustomKMeans {
    // ... 其他代碼 ...

    public void preprocessData(Instances data) {
        // 刪除包含缺失值的實例
        data = new Instances(data);
        data.deleteWithMissingValues();
        
        // 或者，使用插值方法填充缺失值
        // 例如，使用均值插補
        for (int i = 0; i < data.numAttributes(); i++) {
            if (data.attribute(i).isNumeric()) {
                double mean = data.meanValue(i);
                for (int j = 0; j < data.numInstances(); j++) {
                    if (!data.instance(j).isMissingValue(i)) {
                        data.instance(j).setValue(i, mean);
                    }
                }
            }
        }
    }

    // ... 其他代碼 ...
}

請注意，處理缺失值的方法取決于你的具體需求和數據集的特性。在選擇方法時，請考慮數據的分布、缺失值的比例以及你的業務需求。