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基于四叉树K-均值聚类算法的软件故障预测算法研究
被引量：
2
1
作者
张晓云
刘东
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014年第9期2732-2735,共4页
提出了一种基于四叉树K-均值聚类算法的软件故障预测算法。采用四叉树的目的包括利用四叉树寻找K-均值聚类算法所需要的聚类中心和利用四叉树来进行软件模块的故障预测。在这种算法中,输入门限参数决定了最初的聚类中心,通过改变门限参...
提出了一种基于四叉树K-均值聚类算法的软件故障预测算法。采用四叉树的目的包括利用四叉树寻找K-均值聚类算法所需要的聚类中心和利用四叉树来进行软件模块的故障预测。在这种算法中,输入门限参数决定了最初的聚类中心,通过改变门限参数,用户可以得到期望的聚类中心。采用了聚类收益这个新的标准来衡量算法的性能。通过仿真和比较,算法具有最高的聚类收益,且在大多数情况下,总体错误率比其他算法更低,从而表明了算法在软件故障预测中的有效性。
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关键词
K-均值聚类
四叉树
软件故障预测
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职称材料
题名
基于四叉树K-均值聚类算法的软件故障预测算法研究
被引量：
2
1
作者
张晓云
刘东
机构
绵阳职业技术学院计算机科学系
四川
虹
信
软件
有限公司
(
长虹集团
)
西南科技大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014年第9期2732-2735,共4页
文摘
提出了一种基于四叉树K-均值聚类算法的软件故障预测算法。采用四叉树的目的包括利用四叉树寻找K-均值聚类算法所需要的聚类中心和利用四叉树来进行软件模块的故障预测。在这种算法中,输入门限参数决定了最初的聚类中心,通过改变门限参数,用户可以得到期望的聚类中心。采用了聚类收益这个新的标准来衡量算法的性能。通过仿真和比较,算法具有最高的聚类收益,且在大多数情况下,总体错误率比其他算法更低,从而表明了算法在软件故障预测中的有效性。
关键词
K-均值聚类
四叉树
软件故障预测
Keywords
K-means clustering algorithm
quad tree
fault prediction
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于四叉树K-均值聚类算法的软件故障预测算法研究
张晓云
刘东
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014
2
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