摘要

本发明公开了一种基于一致性聚类的基准子集选取方法、系统和存储介质,方法包括:运行n个基准项,采集基准项运行时的m个性能指标,并对基准集合向量V-(n×m)进行降维处理得到V-(n×f);对于每个[K-(min),K-(max)]范围内的聚类个数K,利用一致性聚类算法对V-(n×f)进行处理,得到对应的一致性矩阵从而得到一致性矩阵集合根据一致性矩阵集台绘制累积分布函数面积变化曲线,利用肘部法则得到最佳K值即K-(best);将基准项集合分为K-(best)个簇;利用簇内最佳子项选取策略分别选取每个簇中的最佳子项,组合成最佳子集。本发明的基准子集选取方法,在层次聚类的基础上,实现了自动化选定最佳K值和最佳子集,其次通过重采样,使得聚类结果的稳定性相对更好。