为了验证产品聚类的准确性，测试用例应侧重于核实算法是否正确地将相似产品分组，并将不相似产品区分开来。关键测试包括检查完全匹配项、处理边缘情况以及衡量针对标记数据集的性能。每个测试都应确认聚类逻辑与产品属性和业务目标（例如提高搜索相关性或改进库存管理）一致。
首先，通过验证相同或几乎相同的产品是否被分组在一起来测试基本的聚类逻辑。例如，两件品牌、尺寸、颜色和材质相同的衬衫应属于同一个簇。相反，差异显著的产品（如一件衬衫和一双鞋）绝不应被聚类在一起。包含产品共享部分属性（例如，相同品牌但不同类别）的情况，以确保算法优先考虑正确的特征。例如，“Stanley 保温杯”和“Stanley 锤子”尽管共享品牌名称，但应被分开。这些测试验证了聚类逻辑是否正确地衡量了类别、品牌和规格等属性。
接下来，测试边缘情况和数据质量问题。例如，处理具有缺失或模糊属性的产品（例如，一件没有尺寸或材质细节的“黑色连衣裙”），以确保算法要么默认到一个合理的簇，要么标记不完整数据。通过在聚类前对输入进行标准化，检查系统如何处理产品名称中的拼写错误或变体（例如，“iPhone 12” vs. “IPhone12”）。通过对大型数据集（例如 10,000 个产品）进行聚类来测试可扩展性，以验证性能和一致性。此外，验证动态更新：如果产品的属性发生变化（例如，价格下降），确保它不会移动簇，除非变化足够显著以改变其分类。
最后，使用标记数据集来衡量精确率（precision）、召回率（recall）和 F1 分数（F1-score）。例如，如果 100 个已知“菜刀”中有 95 个被正确分组，则精确率为 95%。使用调整兰德指数（Adjusted Rand Index, ARI）等指标，将算法的簇与人工验证的真实情况进行比较，以量化对齐程度。测试跨类别泄漏——例如，“搅拌机”同时出现在“电器”和“厨具”簇中——并确保逻辑避免重叠，除非是故意为之。对于多语言或多区域目录，验证翻译（例如，“phone” vs. “teléfono”）不会干扰聚类。这些指标和场景确保系统可靠地满足技术和业务要求。