是的，Word2Vec的词向量可以用于聚类。Word2Vec是一种用于产生词嵌入的算法，它将每个词映射到一个固定长度的实数向量中。这些向量可以捕捉到不同词之间的语义关系和相似性。通过使用这些词向量作为特征，可以应用传统的聚类算法（如K-means、层次聚类等）对词进行聚类。

  Word2Vec生成的词向量天然地具有语义信息，相似的词在向量空间中会有相似的表示。这意味着词向量可以帮助我们识别相似的词，并将它们聚在一起。通过词聚类，我们可以发现在语义上相关的词组或词汇主题。这对于许多自然语言处理任务如信息检索、文本分类、情感分析等都非常有用。

  一种常用的做法是使用聚类算法对Word2Vec生成的词向量进行聚类。将词语的词向量作为输入特征，然后使用聚类算法进行分组。通过研究聚类结果，我们可以发现不同的词汇主题、词义之间的关系等。

  需要注意的是，Word2Vec的词向量是基于上下文信息训练得到的，因此只能捕捉到词语的局部语义。此外，Word2Vec的词向量是无监督学习得到的，它们可能无法直接反映出某些特定任务的相关性。因此，在将词向量用于聚类之前，可以根据具体任务的需求进行调整或组合其他特征。