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텍스트 군집 분석은 유사한 성격을 갖는 문서들을 군집화하고 군집간 거리, 제곱평균제곱근(RMS, Root Mean Square)별 군집 빈도 등을 통해 각 군집들을 수치화 한다. 텍스트 군집 분석은 같은 군집으로 묶인 문서들 사이의 유사성(Similarity)은 높으면서 타 군집들과는 구분되도록 나누어주는 분석 기법이다. 문서 간 유사성을 측정하기 위해 범용적으로 사용되는 유사성 척도인 코사인 유사도(Cosine Similarity)를 이용한다. 토픽 분석은 문서 집합 내에서 동시출현 빈도(Co-occurence Frequency)가 높은 단어들을 기준으로 유사한 주제로 문서들을 그룹화 하는 분석 기법이다.
텍스트 군집 분석은 문서를 군집화하고, 각 군집에 대한 자료를 수치화한다. 즉, 유사도는 높으면서 구분이 되도록 나눠주는 것이다. 유사성 측정은 코사인 유사도을 사용한다. 