聚类变量平台改进刚结束与客户 (Nvidia) 的通话，在通话过程中提出了这个想法。客户询问如何使用 JMP 来识别具有相似测试结果（通过/失败）的测试。数据表是许多测试作为列，不同的 GPU 芯片作为行进行测试，对于给定测试，通过/失败指示器为 0/1。
向客户展示了集群变量平台，这让他们非常兴奋，因为它完全符合他们的要求，即。识别具有相似结果的测试，以便他们可以在不影响质量的情况下删除冗余测试并减少测试时间。然而，有几个关键特性可以使该平台更适用于此类应用程序。
1. 该平台需要允许您从集群中取消对成员的分组，并重新计算“集群解释的变异比例”指标。例如，您应该能够右键单击 Cluster Members 报告来执行此操作。您可能希望对在其分配的集群中具有弱相关性的列执行此操作。对于上面的应用程序，这意味着在半导体芯片测试流程中将具有弱相关性的测试保留在它们的集群中。
2. 您应该能够为“聚类解释的变异比例”指标定义一个目标值，JMP 将计算实现该目标所需的最小聚类数，并为您提供 POVEBC 与聚类计数的关系图。这将帮助测试工程师确定需要进行多少次测试才能捕获一定比例的所有故障。
统计与分析回复：集群变量平台改进@mzwald ,
我喜欢这个主意。 这同样适用于 PCA。
我认为对于 1，您可以对一个或多个成员使用排除，看看是否有帮助。
