主题建模方法的目的是发现假定已生成语料库文档的潜在主题（主题）。主题建模方法建立在分布假设之上，表明相似的词出现在相似的上下文中。为此，他们假设了一个生成过程（一系列步骤），这是一组描述文档如何生成的假设。给定生成过程的假设，进行推理，从而学习模型的潜在变量。例如，对于潜在狄利克雷分配，这是每个主题的文档分布和每个单词的文档分布。从这个意义上说，一个文档可以用它的每个主题分布来表示（doc$_1$= 0.3$\times$运动+0.7$\times$电影院）。这后面可以看成是一种软聚类的方法，即doc$_1$属于 30% 的集群Sports和 70% 的Cinema。但主题模型不仅仅是聚类方法，还可以用于理解、探索和可视化集合。

另一方面，聚类方法旨在将数据划分为连贯的组。当然，什么是连贯的以及如何执行分区在各种聚类算法之间是不同的。数据实例之间的距离是聚类方法的核心，为此，实例可以用多种方式表示：对于文档，这可以是词频 (tf)、tf-idf，甚至是通过主题学习的每个文档的主题分布楷模。