根据给定的文本，构建一个聚类模型。
文本：一组文本文章
对于构建聚类模型，需要明确以下几点：

1. 数据预处理：对于一组文本文章，需要进行数据清洗和预处理，包括去除停用词，分词，词性还原等操作，以便聚类算法能够处理。
2. 特征提取：需要将处理后的文本数据转化为特征向量，例如使用TF-IDF或Word2vec等算法。
3. 选择聚类算法：根据数据规模，数据类型以及需求选择相应的聚类算法，例如K-means，层次聚类等。
4. 聚类评估：需要对聚类结果进行评估，确定最佳聚类数量等参数。

最终得到的聚类模型可以帮助我们对一组文本文章进行分类和分析。