Nach erfolgter Reduktion der Dimension können die Datenpunkte, also alle Bemerkungen, geclustert werden. Verwendete Clustering Techniken umfassen den klassischen K-Means Ansatz (Mac-Queen 1967, Ball and Hall 1956, Lloyd 1982, Steinhaus 1955), aber auch Dichte-basierte Ansätze wie Mean-Shift (Duda und Hart 1973) und DBSCAN (Ester et al. 1996), das statistische Gaussian Mixture Modell (Redner und Walker 1984) und das hierarchische Ward Clustering (Ward 1963). Beste Ergebnisse konnten mit einer Kombination von SVD und K-Means mit einer Anzahl an k=150 Clustern erzielt werden. Evaluiert wurde anhand der drei unüberwachten Metriken Silhouette Score, Davies Bouldin Index, und Calinski-Harabasz Index. Zusätzlich konnte durch die verfügbaren Ground Truth Labels auch der Recall berechnet werden, welcher in den Experimenten einen maximalen Wert von 1,0 erreicht. Dies zeigt, dass alle der gelabelten Daten richtig zugeordnet werden konnten. Wird eine Suchanfrage zum Auffinden ähnlicher Bemerkungen gestartet, muss nur der charakteristische Vektor der eingegebenen Bemerkung berechnet werden und das nächstliegende Cluster bestimmt werden. Letzteres erfolgt durch eine Bestimmung des am nächsten gelegenen Cluster Mittelpunkts (Zentroids). Anschließend werden die Abstände zu allen Bemerkungen des bestimmten Clusters gemessen, welche zuletzt dem Philologen zur genaueren Prüfung „gerankt“ vorgeschlagen werden.