回答：
1、k均值聚类的数据的维数是没有限制的，可以是一维的
标量，也可以是多维的向量，只要数据是数值形式的就可以了。
2、你说的有效性有些模糊，是聚类结果的好坏么？如果是的话，可以通过判断迭代收敛后的目标函数值，函数值越小说明效果越好。这是因为k均值容易陷入局部极值得到次优解，对于不同的初始化中心结果可能会不同。因此，可以可以多行几次不同出始化中心的k均值，选择具有最优目标函数值的（最小的那个）作为相对较好的一个结果。至于，能否达到最好的目标函数值，至今没有特别好的方法，一些方法可以部分的避免陷入局部最优解，比如比较著名与简单的是global k-means，还有利用函数逼近的一些方法就比较麻烦了。
3、k值是你自己指定的，没有限制，当让了不能少于2也不能大于数据个数。
以上回答，全为手打，请给分！！！