텍스트 군집 분석은 문서를 군집화하고, 각 군집에 대한 자료를 수치화한다. 즉, 유사도는 높으면서 구분이 되도록 나눠주는 것이다. 유사성 측정은 코사인 유사도을 사용한다. 
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.