在Java中，使用K-means算法處理高維數據時，可以采用以下方法：

1. 特征降維：在應用K-means算法之前，可以使用特征降維技術（如PCA、t-SNE等）將高維數據映射到低維空間。這樣可以減少計算復雜度，提高算法性能。在Java中，可以使用Apache Commons Math庫中的PCA類實現特征降維。

import org.apache.commons.math3.analysis.PCA;
import org.apache.commons.math3.linear.MatrixUtils;
import org.apache.commons.math3.linear.RealMatrix;

// 假設data是一個高維數據集，nFeatures是特征數量
RealMatrix data = MatrixUtils.createRealMatrix(dataPoints);
PCA pca = new PCA(nFeatures);
RealMatrix reducedData = pca.transform(data);

2. 使用K-means++初始化質心：K-means++是一種改進的K-means算法初始化方法，它可以提高算法的收斂速度和聚類質量。在Java中，可以使用Weka庫中的KMeans類實現K-means++初始化。

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

// 加載數據集
Instances dataset = DataSource.read("your_data.arff");
KMeans kmeans = new KMeans();
kmeans.setSeed(10); // 設置隨機種子以獲得可重復的結果
kmeans.buildClusterer(dataset); // 使用K-means++初始化質心并構建聚類器

3. 優化算法性能：在處理高維數據時，可以考慮使用并行計算（如Java的多線程或Spark）來加速算法運行。此外，還可以嘗試使用其他聚類算法（如DBSCAN、譜聚類等）來處理高維數據。

總之，處理高維數據時，可以通過特征降維、使用K-means++初始化質心和優化算法性能等方法來提高K-means算法的效率和準確性。