一家公司的应用程序必须根据属性自动对相似的客户和产品进行分组，而无需标记结果。该公司应该使用哪种机器学习方法？

无监督学习是正确的选择，因为它处理的是未标记的数据，并旨在发现数据中的内在模式或结构。在这种情况下，公司需要根据客户和产品的属性将它们分组，而无需预先标记这些分组，这正是无监督学习（如聚类算法）的优势所在。 监督学习需要带有已知输出（标签）的训练数据来学习输入和输出之间的映射，这与题目中“无需标记结果”的要求不符。强化学习涉及智能体通过与环境交互来学习如何做出决策以最大化奖励，这与分组客户和产品的任务无关。半监督学习结合了少量标记数据和大量未标记数据，但题目明确指出“无需标记结果”，表明没有可用的标记数据。