作者：禅与计算机程序设计艺术

文本聚类是一个非常重要的机器学习任务，它可以用来发现相似、相关、高度相关的文本集合。聚类的目的主要是为了将相似的文档合并到一个组中，这样做有很多应用，比如文档分类、信息检索、数据挖掘等。然而，文本聚类的性能直接影响着其在实际业务中的应用效果。所以，如何提升文本聚类算法的性能至关重要。L2正则化是一种用于优化线性模型的一种方法，能够极大的提升其性能。本文使用PyTorch实现了L2正则化，并将其应用于文本聚类。

2.基本概念术语说明

2.1 词向量

首先，我们需要定义什么是词向量？词向量（word embedding）是对文本进行编码的一种方式。它代表了每一个词或符号在某个领域中的意义，词向量一般由计算机计算出来的浮点数值数组构成，其中每个元素代表了一个词或符号在这个领域中的特征。例如，英文的词向量一般由其出现的位置、语法关系、上下文等信息得出的，它能够有效地表示词汇之间的相互关系。

2.2 K-Means算法

K-Means是一种最简单、经典的文本聚类算法。它假设文本集中存在一些“质心”（centroids），每个质心都对应着一组文本，这些文本很可能属于同一个主题。K-Means算法的基本过程如下：

随机初始化k个质心；

对于文本t： a) 计算t与每个质心的距离，选择最近的质心作为t的类别标签； b) 将t分配给相应的类别；

更新质心： a) 对每个类别i计算所有文本的均值，即为质心的新位置； b) 重复步骤2，直到质心不再发生变化或达到预定迭代次数。 K-Mea

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