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摘要
为了提高测试效率,需要筛选出高质量的测试用例,传统聚类算法在计算时会产生误差,易产生多个簇,导致聚类效果不佳。结合测试用例的特点,本文提出一种增量聚类算法TSingle-Pass(TestcaseSingle-Pass),首先通过句子的语法结构判断出每个词的词性,选取名词作为计算对象。接着根据词所在用例的位置计算权重值,选取权重值前三的进行向量表示。最后采用曼哈顿公式融入时间因素来计算与当前已有聚类中心对象的相关性。在现有企业所用的安卓系统性能测试用例集上进行验证,比较K-Means、传统Single-Pass以及本文提出的算法,得出本文的方法聚类效果最佳。
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