文本聚類（Text clustering）文檔聚類主要是依據著名的聚類假設：同類的文檔相似度較大，而不同類的文檔相似度較小。
作為一種無監督的機器學習方法，聚類由於不需要訓練過程，以及不需要預先對文檔手工標注類別，因此具有一定的靈活性和較高的自動化處理能力，已經成為對文本信息進行有效地組織、摘要和導航的重要手段，為越來越多的研究人員所關注。
k均值，布朗聚類，tf-idf聚類，主題模型和潛在的Dirichlet分配（也稱為LDA）
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