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K-means算法的稳定性并不是一个固定的概念，因为稳定性取决于多个因素，包括数据集的特性、初始化的质心选择、迭代次数等。因此，无法简单地回答K-means算法在Java中的稳定性如何。
然而，一般来说，K-means算法是一种相对稳定的聚类算法。它通过最小化每个数据点到其所属质心的距离之和来实现聚类，因此在数据集相对均匀且没有噪声的情况下，K-means算法通常能够产生比较稳定的结果。
在Java中实现K-means算法时，可以通过选择合适的初始化方法和调整迭代次数来提高算法的稳定性。此外，还可以使用一些优化技巧，如K-means++初始化方法和并行化算法，来加快算法的收敛速度和提高稳定性。
需要注意的是，K-means算法对初始化的质心选择和异常值比较敏感，因此在实际应用中需要注意这些因素对算法稳定性的影响。同时，对于不同的问题和数据集，可能需要调整算法的参数和实现方式，以获得更好的聚类效果和稳定性。
