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无监督的缺陷模块序列预测模型不需要历史缺陷信息，能够将模块按照包含缺陷的可能性从大到小排序。在得到这种潜在缺陷模块序列之后，人们可根据现有资源情况从该序列中选取排在前面的模块进行审查、测试。为探明这种缺陷模块序列预测模型的实用价值和影响因素，在代表性的无监督学习方法K—Means和X-Means的基础上，提出一种簇间／簇内排序方法，通过联合使用簇间排序和簇内排序得到潜在缺陷模块序列，然后采用工作量感知的评价指标对序列的预测性能进行评价。在多个开源系统上的实验结果表明，在特定的簇间／簇内排序方法下，这种预测