Python是一門廣泛應用于自然語言處理(NLP)和機器學習領域的編程語言，其中詞向量聚類是NLP中的重要技術。

什么是詞向量聚類呢？顧名思義，是將詞語通過向量化的方式進行聚類，將相似的詞語聚成一類，從而可以更好地理解文本信息。常見的詞向量模型有Word2Vec和FastText，它們的訓練過程基于深度學習模型，可以獲得更好的效果。

# 使用gensim包訓練Word2Vec模型
from gensim.models import Word2Vec
# 定義文本集合
sentences = [['this', 'is', 'a', 'good', 'book'],
['python', 'is', 'a', 'popular', 'language'],
['machine', 'learning', 'is', 'the', 'future']]
# 訓練模型
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)
# 獲取'is'這個詞的向量表示
print(model['is'])

通過上述代碼，我們可以訓練出一個簡單的Word2Vec模型，并獲取單個詞語的向量表示。

# 使用sklearn包進行詞向量聚類
from sklearn.cluster import KMeans
from gensim.models import KeyedVectors
# 加載預訓練的model
model = KeyedVectors.load_word2vec_format('./GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)
# 獲取代表性文本集
sentences = ['python is a popular programming language',
'machine learning is an important application of AI',
'natural language processing is a key technology']
# 獲取文本中所有單詞的向量表示
X = []
for sentence in sentences:
sentence_vec = []
for word in sentence.split():
if word in model:
sentence_vec.append(model[word])
X.append(sum(sentence_vec)/len(sentence_vec))
# 使用KMeans算法進行聚類
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)
# 輸出結果
for i in range(len(kmeans.labels_)):
print(sentences[i], ' belongs to cluster', kmeans.labels_[i])

通過上述代碼，我們可以使用sklearn包對Word2Vec模型得到的向量化表示進行聚類，從而將代表性文本聚成不同的類別。

綜上所述，詞向量聚類是NLP中一個重要的技術，Python通過gensim包和sklearn包可以幫助我們更方便地實現詞向量聚類的功能。