是的，向量聚类可用于通过将具有相似特征（编码为数值向量）的用户或实体分组来创建人物画像或用户分群。这种方法特别适用于分析用户行为、偏好或人口统计信息等高维数据。通过将原始数据转换为向量（例如，来自机器学习模型的嵌入）并应用聚类算法，您可以识别代表人物画像或用户分群的独特群组。该过程依赖于衡量向量之间的相似性，同一聚类中的用户共享的模式使他们区别于其他聚类中的用户。
例如，考虑一个电商平台，其用户数据包括购买历史、浏览活动和产品评分。可以使用诸如 TF-IDF（针对文本数据，例如产品描述）或在用户交互上训练的神经网络嵌入等技术，将每个用户表示为一个向量。对这些向量应用 K-means 或层次聚类可能揭示出诸如“高频科技产品买家”、“偶尔家居装饰品购物者”或“注重预算的用户”等聚类。开发人员可以通过将数据预处理成数值特征、降低维度（例如，使用 PCA）以及通过 scikit-learn 或 TensorFlow 等库运行聚类算法来实现这一点。然后分析结果聚类，根据共享特征（例如在电子产品上的高消费或偏爱打折商品）来定义人物画像。
然而，挑战依然存在。聚类质量取决于向量表示——糟糕的嵌入会导致无意义的聚类。选择正确的算法和超参数（例如，K-means 的聚类数量）需要反复试验。此外，将聚类解释为可操作的人物画像通常需要领域知识。例如，包含购买瑜伽垫和蛋白棒的用户的聚类可能被标记为“健身爱好者”，但这一步骤并非自动完成。t-SNE 或 UMAP 等工具可以帮助可视化聚类以进行验证。总的来说，向量聚类是一种实用的分群方法，但成功取决于周到的数据准备、算法选择和聚类后分析。