k-means聚类中是否可能存在重叠？

在k-means聚类中，每个数据点只能被分配到一个聚类中心，因此聚类结果不存在重叠。然而，在某些情况下，可以通过一些技巧使得聚类结果看起来存在重叠。

以下是一个使用Python中的sklearn库来进行k-means聚类的示例代码：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 生成示例数据
np.random.seed(0)
X = np.concatenate((np.random.randn(100,2)*0.5 + [2, 2], np.random.randn(100,2)*0.5 + [-2, -2]), axis=0)

# 聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
kmeans.fit(X)

# 打印聚类结果
labels = kmeans.labels_
centroids = kmeans.cluster_centers_
print("聚类结果：")
for i in range(len(X)):
    print("数据点", X[i], "属于聚类", labels[i])

# 可视化聚类结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels)
plt.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], marker='x', color='r')
plt.title('k-means聚类结果')
plt.show()

在上述代码中，我们生成了一个包含两个聚类的示例数据集。通过k-means聚类算法，将数据点分配到了两个聚类中心。最后，我们使用matplotlib库将聚类结果进行可视化展示。