Какой метод кластеризации текстов лучше использовать при большом количестве тематик?

Вообще здесь называть это лутше классификация текстов, а не кластеризация. Метрика "похожести", а не вероятностная оценка.
Хотя чисто в разговорном языке, я бы тоже сказал вероятность, того что документ относится к этому классу или категории, столько и столько.

Кластеры сначала нужно образовать, а Вы говорите о готовых категориях. Которые скорее обладают готовой помеченной коллекцией.

Вообще Вам сюда https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D...

и если у вас нет начальных категорий совсем, тогда сюда

citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1....

Верно отметили, что если метки для текста заданы, то это классификация. Советую начать с логистической регрессии и tf-idf (опционально, добавить биграммы и триграммы).
Если меток нет и хочется получить их заданное количество, то смотрите в сторону латентного размещения Дирихле или латентно-семантического анализа