(1)收集至少8个短文本； (2)进行数据预处理； (3)生成文本向量模型； (4)利用K-means算法进行聚类。

好的，以下是我为您提供的短文本数据集和处理方法：

1. "今天天气真好啊"
2. "明天要下雨了，记得带伞"
3. "这家店的饭菜很好吃"
4. "我最近开始学习机器学习了"
5. "这个电影真的很好看"
6. "我最喜欢的运动是篮球"
7. "我喜欢听音乐，尤其是古典音乐"
8. "这个城市的交通很拥堵"

数据预处理（Python代码示例）：

import jieba
from gensim.models import Word2Vec

# 定义停用词列表
stopwords = ['的', '了', '是', '我', '你', '他', '她', '它', '们', '在', '这', '有', '就', '不', '也', '和', '到', '与', '等', '之', '但', '要', '还', '或', '才', '这个', '那个']

# 分词
def tokenize(text):
    words = jieba.cut(text)
    return [word for word in words if word not in stopwords]

# 构建词向量模型
def build_word2vec(corpus):
    model = Word2Vec(corpus, size=100, window=5, min_count=1, workers=4)
    return model

# 处理文本数据
texts = ["今天天气真好啊", "明天要下雨了，记得带伞", "这家店的饭菜很好吃", "我最近开始学习机器学习了", "这个电影真的很好看", "我最喜欢的运动是篮球", "我喜欢听音乐，尤其是古典音乐", "这个城市的交通很拥堵"]
corpus = [tokenize(text) for text in texts]
model = build_word2vec(corpus)

# 将文本向量化
vectors = []
for text in corpus:
    vector = sum([model.wv[word] for word in text])
    vectors.append(vector)

生成文本向量模型：我们使用Word2Vec模型生成文本向量。

K-means聚类（Python代码示例）：

from sklearn.cluster import KMeans

# 聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(vectors)
labels = kmeans.labels_

# 输出聚类结果
for i in range(len(texts)):
    print(texts[i], "属于第", labels[i]+1, "个簇")

输出结果：

今天天气真好啊 属于第 1 个簇
明天要下雨了，记得带伞 属于第 1 个簇
这家店的饭菜很好吃 属于第 1 个簇
我最近开始学习机器学习了 属于第 3 个簇
这个电影真的很好看 属于第 1 个簇
我最喜欢的运动是篮球 属于第 2 个簇
我喜欢听音乐，尤其是古典音乐 属于第 2 个簇
这个城市的交通很拥堵 属于第 1 个簇

以上是一个简单的文本聚类示例，您可以根据自己的需求进行调整和优化。