文本聚类是一种无监督机器学习技术，用于自动将大量文本数据划分为多个簇或群组，使得同一簇内的文本在语义或主题上高度相似，而不同簇之间的文本差异显著。它基于文本特征（如词频、嵌入向量或主题分布）计算相似度，通过算法如K-means或层次聚类实现分组，从而帮助发现潜在的模式或类别，而无需依赖预先标注的训练数据。
在AI产品开发的实际应用中，文本聚类被广泛用于提升效率和洞察力。例如，产品经理可利用它分析用户反馈或评论，快速识别常见问题主题以优化产品设计；在内容推荐系统中，聚类技术能自动聚合新闻文章或社交媒体帖子，为用户提供个性化分类视图；随着深度学习的发展，基于神经网络的嵌入聚类方法进一步提高了精度，适应更复杂的语义场景，助力企业实现智能决策支持。
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