K-Means算法中选择较大的K值可以降低数据的误差，并不会增加过拟合的风险。

K-Means算法中选择较大的K值可以降低数据的误差，并不会增加过拟合的风险。

A、错

B、对

正确答案：A

答案解析：在K-Means算法中，选择较大的K值虽然可能在一定程度上降低数据的误差，但会增加过拟合的风险。

降低误差方面：当K值增大时，意味着将数据集划分成更多的簇。每个簇内的数据点相对更相似，使得簇内误差平方和（SSE）会减小。例如，假设有一组表示不同城市居民收入的数据，K值较小时，可能把多个城市居民归为一个簇，导致簇内数据差异较大，误差较大；而增大K值后，每个簇可能只包含来自相似经济发展水平城市的居民，簇内数据更相似，误差减小。

过拟合风险：过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现很差，因为模型过度学习了训练数据的细节和噪声。当K值过大时，每个簇包含的数据点可能过少，模型过于紧密地拟合了训练数据中的局部特征，包括噪声和异常值。这使得模型对训练数据的特异性过强，而缺乏对整体数据的一般性概括能力。例如，在图像聚类任务中，如果K值过大，模型可能会将一些由于拍摄角度、光线等偶然因素造成差异的同一类图像划分到不同簇，在新的图像数据上就难以准确聚类，出现过拟合现象。

所以“K-Means算法中选择较大的K值可以降低数据的误差，并不会增加过拟合的风险”这种说法是错误的。