文本聚类（Text clustering）文档聚类主要是依据著名的聚类假设：同类的文档相似度较大，而不同类的文档相似度较小。
作为一种无监督的机器学习方法，聚类由于不需要训练过程，以及不需要预先对文档手工标注类别，因此具有一定的灵活性和较高的自动化处理能力，已经成为对文本信息进行有效地组织、摘要和导航的重要手段，为越来越多的研究人员所关注。
k均值，布朗聚类，tf-idf聚类，主题模型和潜在的Dirichlet分配（也称为LDA）
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