【摘 要】
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针对现有的排版软件运行缺陷预测方法存在的预测准确性较低、实时性较差等问题,提出了一种基于聚类和偏相关关系的排版软件运行缺陷优化预测方法,利用排版软件运行数据的属性值判定数据属性类别,随机选取一些数据对象作为聚类中心,将与聚类中心相似的对象分配到相应的位置,利用K均值聚类找出令标准测度函数最小的对象,使后续分类中每个属性间尽可能达到属性独立。根据彼此间独立的核心属性集计算排版软件运行数据类的先验概率
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针对现有的排版软件运行缺陷预测方法存在的预测准确性较低、实时性较差等问题,提出了一种基于聚类和偏相关关系的排版软件运行缺陷优化预测方法,利用排版软件运行数据的属性值判定数据属性类别,随机选取一些数据对象作为聚类中心,将与聚类中心相似的对象分配到相应的位置,利用K均值聚类找出令标准测度函数最小的对象,使后续分类中每个属性间尽可能达到属性独立。根据彼此间独立的核心属性集计算排版软件运行数据类的先验概率,划分排版软件运行数据集类别,在不同的运行数据集上分析软件运行标识函数与缺陷数据之间的关系,给出两者之间
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