有没有现成的聚类分析的程序或者包

是的，有许多现成的聚类分析程序和包可以用于文本数据的聚类分析。以下是一些常用的程序和包：

1. scikit-learn：scikit-learn 是一个流行的机器学习库，提供了多种聚类算法的实现，如 K-means、层次聚类、DBSCAN 等。它也提供了丰富的文本预处理和特征提取功能。

2. NLTK：Natural Language Toolkit (NLTK) 是一个用于文本处理和自然语言处理的Python库。它包含了一些基本的聚类算法和文本处理工具，可以帮助进行文本数据的聚类分析。

3. gensim：gensim 是一个用于主题建模和文本相似度计算的Python库。它提供了用于聚类分析的算法，如 Latent Dirichlet Allocation (LDA) 和 Word2Vec 等。

4. spaCy：spaCy 是一个用于自然语言处理的Python库，它提供了高效的文本处理和分析工具。它可以用于预处理文本数据，并提取文本特征，以便进行聚类分析。

5. Apache Mahout：Apache Mahout 是一个用于大规模机器学习的开源项目，提供了一些分布式聚类算法的实现。它适用于处理大规模文本数据集。

这些程序和包都有详细的文档和示例代码，可以根据具体需求选择合适的工具进行聚类分析。