Python是一種強大的編程語言，擁有豐富的工具庫和框架。其中，短詞聚類是Python中的一個重要應用，在文本挖掘和自然語言處理中有著廣泛的應用。

短詞聚類是指將一組詞語分成多個組別，每個組別包含具有相似語義的詞語。Python中可以使用多種算法實現短詞聚類，其中最常見的是基于K-Means的算法。

# 使用K-Means算法實現短詞聚類
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
# 創建TfidfVectorizer對象，將文本轉換為向量
vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english')
X = vectorizer.fit_transform(data)
# 定義K-Means算法參數
true_k = 3
model = KMeans(n_clusters=true_k, init='k-means++', max_iter=100, n_init=1)
# 訓練模型
model.fit(X)
# 打印聚類結果
order_centroids = model.cluster_centers_.argsort()[:, ::-1]
terms = vectorizer.get_feature_names()
for i in range(true_k):
print("Cluster %d:" % i),
for ind in order_centroids[i, :10]:
print(' %s' % terms[ind]),
print

上述代碼使用了Tf-idf向量模型和K-Means算法，將數據集中的詞語轉換成向量，然后將向量進行聚類。其中，參數n_clusters指定聚類的數量，init和n_init定義了算法的初始化方式和執行次數。

總之，Python的短詞聚類算法是文本挖掘和自然語言處理領域中的重要應用，可以實現對詞語的有效分類和整理，對于相關研究和實際應用都具有非常重要的意義。