【摘 要】
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软件工程领域的一个重要问题是预测软件开发项目的规模、工作量和成本，即软件项目估算问题。基于机器学习的方法在软件项目估算领域具有优势地位，本文提出了基于决策树的聚类分
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软件工程领域的一个重要问题是预测软件开发项目的规模、工作量和成本，即软件项目估算问题。基于机器学习的方法在软件项目估算领域具有优势地位，本文提出了基于决策树的聚类分析预测方法，通过对目标项目的目标属性进行正确分类，预测目标属性的取值范围。通过对502个ISBSG v9项目数据集中的项目进行基于C4．5算法的分类预测，正确率达到82．4701％，满足了软件项目估算的指标要求。
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