聚类之间的重叠是指数据点可能被分配到多个聚类中心。对于K-Means算法，它是一种硬聚类算法，每个数据点只能被分配到一个聚类中心。因此，K-Means算法无法直接处理聚类之间的重叠。

如果你想要解决聚类之间的重叠问题，有以下几种方法：

1. Soft K-Means：Soft K-Means是一种软聚类算法，它允许数据点被分配到多个聚类中心，并计算每个数据点对每个聚类中心的归属度。这样可以获得更细粒度的聚类结果，包括聚类之间的重叠。下面是使用sklearn库实现Soft K-Means的示例代码：

from sklearn.cluster import KMeans

# 设置参数n_clusters为聚类簇数
kmeans = KMeans(n_clusters=3)

# 训练模型并进行聚类
kmeans.fit(X)

# 获取每个数据点对每个聚类中心的归属度
proba = kmeans.predict_proba(X)

2. 层次聚类：层次聚类是一种自底向上的聚类方法，它可以得到一个层次化的聚类结果。在层次聚类中，数据点可以同时属于多个聚类。下面是使用sklearn库实现层次聚类的示例代码：

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering

# 设置参数n_clusters为聚类簇数
agg_clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)

# 进行聚类
labels = agg_clustering.fit_predict(X)

3. 密度聚类：密度聚类是一种基于数据点密度的聚类方法，它可以处理聚类之间的重叠。密度聚类算法可以根据数据点的局部密度将其划分为不同的聚类。下面是使用sklearn库实现密度聚类（DBSCAN）的示例代码：

from sklearn.cluster import DBSCAN

# 设置参数eps为邻域半径，min_samples为邻域内最小样本数
dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)

# 进行聚类
labels = dbscan.fit_predict(X)

这些方法都可以用于解决聚类之间的重叠问题，具体选择哪种方法取决于你的数据和需求。