我正在尝试将数百个文本文档聚类，以便每个聚类代表一个不同的主题。我不想使用主题建模（我知道我也可以做到），而是要遵循两步方法：
我知道我可以在步骤2中使用k-means，但我更喜欢使用软聚类算法，因为我的文档有时属于多个主题。因此，我想获得每个响应属于每个群集的概率。 我的嵌入有768个维，当实现软聚类算法（高斯混合模型）时，我意识到高维会引起问题。因此，我正在考虑使用降维技术（例如PCA）并将这些因素输入到聚类算法中。
但是，我对这种高维空间中的降维不是很熟悉，尤其是在NLP的环境中。任何人都可以在这里建议一个好的方法吗？
谢谢！
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我认为您应该将 UMAP 视为一种有效的暗淡。减少。 PCA 和 UMAP 都相对快速且易于使用。
UMAP 使用预定义的距离函数作为相似性度量。它试图保留低维空间中点之间的距离。这使得它非常适合 SentenceBERT 嵌入，因为该模型已内置 CosineLoss。