据我了解，lda生成文档主题矩阵，其中每个文档都表示为每个主题的概率。

          topic1       topic 2        topic3
doc 1       0.3          0.5           0.2
doc 2       0.1          0.5           0.4
 ...        ..           ...           ..

我正在使用LDA进行嵌入，因为我的数据不是连续的（（不能使用doc2vec等。）），并且对簇结果的解释在我的领域中很重要。我认为我可以解释结果，因为文档表示为可以理解的主题。

是否认为文档主题向量作为嵌入向量是合理的？ 如果是这样，在LDA之后使用聚类算法是否有意义？ 还是LDA嵌入有其他选择？