What the differences and similarities between LDA and k-means for topic detection?
I have a large text dataset for which I've already calculated Euclidean distance between text articles. How do I perform k-means clustering from this?
מה ההבדלים והדמיון בין LDA ל-k אומר לזיהוי נושא?
יש לי מערך טקסט גדול שעבורו כבר חישבתי מרחק אוקלידי בין מאמרי טקסט. איך אני מבצע clustering של k-means מתוך זה?