是的，嵌入可以有效地用于聚类数据。 嵌入是数据的数值表示——例如文本、图像或分类变量——它们在较低维度的空间中捕获语义或结构关系。 通过将原始数据转换为密集向量，嵌入使得测量数据点之间的相似性或相异性变得更加容易，这是聚类算法的核心要求。 例如，在自然语言处理 (NLP) 中，像 Word2Vec 这样的词嵌入或来自像 BERT 这样的模型的句子嵌入将文本映射到向量，其中相似的含义对应于向量空间中更近的点。 然后，像 K-means 或 DBSCAN 这样的聚类算法可以根据它们的接近程度将这些向量分组到集群中。
一个实际的例子包括聚类客户评论。 假设您有成千上万条原始文本的产品评论。 使用像 Sentence-BERT 这样的模型将它们转换为嵌入会将每个评论转换为一个捕获其语义内容的向量。 在这些向量上应用 K-means 聚类会将具有相似情绪或主题的评论分组（例如，关于运输的投诉，对质量的赞扬）。 类似地，在图像处理中，来自卷积神经网络 (CNN) 的嵌入可以通过视觉特征对图像进行聚类——例如将汽车与自行车的照片分组。 这种方法避免了手动特征工程的需要，并且在高维数据上效果很好，而传统聚类方法很难直接处理这些数据。
但是，聚类的质量在很大程度上取决于嵌入方法以及它如何很好地捕获相关特征。 例如，使用通用的预训练嵌入模型可能不适用于特定领域的数据（例如，医学文本），除非经过微调。 此外，聚类算法需要仔细选择参数，例如簇的数量（K in K-means）或基于密度的方法中的距离阈值。 像 UMAP 或 t-SNE 这样的工具可以帮助可视化嵌入，以便在应用算法之前验证聚类。 虽然嵌入通过减少噪声和维度来简化聚类，但开发人员仍然应该使用像轮廓系数或特定领域验证这样的指标来评估结果，以确保有意义的分组。