我有一份产品列表，每个产品都带有标签，并且每个标签都关联了一个权重。现在我想将这些产品聚类成相似的产品。我该如何进行？我尝试过使用scikit-learn的k-means方法，但效果不太理想。

Product 1: a=2.5 b=3.5 c=1 d=1Product 2: a=0.25 c=2Product 3: e=2 k=5........Product n: a=3 b=0.75

现在我想对这些产品进行聚类。我还希望一个产品可以根据需要属于多个聚类。因为1、2、3可以形成一个聚类，而2、4、5可以形成另一个聚类。

回答：

你可以使用高斯混合模型，它可以被视为k-means的泛化，允许软聚类。你可以有K个聚类，每个条目以一定的概率属于所有聚类。这个概率是该条目在该聚类下的概率。幸运的是，scikit-learn有相应的代码支持这个方法。

你可以将所有产品的标签集视为定义条目特征空间的存在。如果一个产品带有某个标签，那么该产品在对应标签的位置上将有一个非零条目，等于该标签的权重。这样，你就有了描述条目的固定向量，可以应用GMMs进行分析。

然而，评估这种无监督学习方法是非常困难的。相反，你应该根据它们所用于的下游任务来评估方法，比如向人们推荐产品、检测欺诈或检测重复等。