K-means算法的穩定性并不是一個固定的概念，因為穩定性取決于多個因素，包括數據集的特性、初始化的質心選擇、迭代次數等。因此，無法簡單地回答K-means算法在Java中的穩定性如何。
然而，一般來說，K-means算法是一種相對穩定的聚類算法。它通過最小化每個數據點到其所屬質心的距離之和來實現聚類，因此在數據集相對均勻且沒有噪聲的情況下，K-means算法通常能夠產生比較穩定的結果。
在Java中實現K-means算法時，可以通過選擇合適的初始化方法和調整迭代次數來提高算法的穩定性。此外，還可以使用一些優化技巧，如K-means++初始化方法和并行化算法，來加快算法的收斂速度和提高穩定性。
需要注意的是，K-means算法對初始化的質心選擇和異常值比較敏感，因此在實際應用中需要注意這些因素對算法穩定性的影響。同時，對于不同的問題和數據集，可能需要調整算法的參數和實現方式，以獲得更好的聚類效果和穩定性。
