是的，嵌入可以通过将数据点表示为连续空间中的向量来用于聚类数据。一旦将数据点转换为嵌入，就可以应用聚类算法 (如k-means或分层聚类) 将类似的数据点分组在一起。使用嵌入的优点是它们捕获数据中的底层结构和关系，从而实现更有意义的聚类结果。
例如，在文本聚类中，为每个文档生成诸如单词或句子嵌入的嵌入，然后聚类算法可以对语义相似的文档进行分组。在图像聚类中，表示视觉特征的嵌入可以用于聚类具有相似内容的图像，例如将猫或狗的照片分组在一起。嵌入允许对来自不同来源的数据进行聚类，包括文本、图像或音频，使其具有高度的通用性。
嵌入在聚类任务中的有效性在于它们能够在保留重要关系的同时降低数据的维度。这导致更准确和可解释的聚类，特别是在传统聚类技术可能难以解决的大型数据集中。嵌入广泛用于客户细分，内容分类和异常检测，其目标是对相似项目进行分组或识别异常值。