K-means 算法的老朋友们应该都知道，它在聚类这块算是老大哥了，用来自动把数据分成一堆堆，方便后续。

基础原理其实不复杂，核心就是让每个数据点离“自己人”尽近。先选好几个初始中心点，不断分组、算平均、再更新中心，迭代几次，收敛了就结束，整个流程还挺快的。

OKM 算法就是在这个基础上加了点料，了 K-means 只能“一对一分组”的问题。它允许一个点属于多个组，像那种一个基因涉及多个生物通路的情况，就挺适用的。

如果你做的是多标签分类、文本或者信息检索这类任务，传统 K-means 确实有点吃力，OKM 这类重叠聚类方法就更贴近实际需求。

不过 OKM 也有坑，比如在大数据量或者高维数据上还不够稳，得配合点其他方法，比如深度学习或者降维一起上，效果更好。

有兴趣可以顺手看看这些资源：Python 实现 K-Means 聚类算法、K-Means 聚类程序、多维数据下的 K-means 改进，都还不错。

如果你正好卡在“一个样本到底归哪一类”的问题上，不妨试试 OKM，挺好上手，思路也清晰。