【摘 要】
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提出了一种聚类挖掘软件数据的方法.首先将一组软件数据的最可能分类情况称为"中心知识",将该组数据的所有可能分类结果称为"知识的浮动域",最后将"中心知识"对应分类的可信
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提出了一种聚类挖掘软件数据的方法.首先将一组软件数据的最可能分类情况称为"中心知识",将该组数据的所有可能分类结果称为"知识的浮动域",最后将"中心知识"对应分类的可信程度称为"知识的正确度".分类结果的评价标准主要考虑到:分类数目适中,每个类内半径尽可能小,类间距离尽可能大的分类结果具有较高的评价分数.进行的"软件数据挖掘实验"结果表明,这种方法更加准确、更加切合实际,从理论和实践上证明了软件数据挖掘具有
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