我对文本语料库进行了硬聚类（使用tf-idf权重），并获得了约200个聚类。如果我想获取每个群集的主题，该怎么做？
我尝试在原始文本语料库（预聚类）上使用LDA，并获得了许多主题，但是我不确定如何将这些主题映射到我现有的每个集群上。 还有其他建议方法还是LDA是正确的方法，我该如何进行呢？
在线材料仅显示如何将lda主题映射到文档句子上，而不显示现有的群集。如果这样做，并根据其分配的主题对这些句子进行细分，我将得到与原始聚类不同的结果（这不理想）。
在此先感谢您的帮助，如果有任何概念错误，请原谅我是NLP的新手。
我的方法是按分配的簇将TFIDF文档术语矩阵拆分，然后将这些术语的tfidf得分相加（基本上将所有行相加）。这将为您提供每个群集的热门词汇。
如果我们假设dtm是您的文档术语矩阵，则“功能”是按dtm列的顺序列出的术语，而clusters是您的文档中的簇标签的列表与dtm中的行的顺序相同，那么这应该为您提供每个群集的关键词
import pandas as pd
def top_terms(df,top_n=5):
return df.sum().sort_values(ascending=False).head(top_n)
df = pd.DataFrame(dtm,columns=features)
df['labels'] = clusters
df.groupby('labels').apply(top_terms,top_n=10)