클러스터 변수 플랫폼 개선 사항방금 고객(Nvidia)과 통화를 마치고 통화 중에 이 아이디어가 떠올랐습니다.고객이 JMP를 사용하여 유사한 테스트 결과(합격/불합격)를 가진 테스트를 식별하는 방법을 물었습니다.데이터 테이블은 열과 같은 많은 테스트이고 주어진 테스트에 대한 통과/실패의 0/1 표시기가 있는 행으로 테스트되는 다른 GPU 칩입니다.
고객이 원하는 대로 정확하게 수행되는 클러스터 변수 플랫폼을 보여주어 매우 흥분했습니다. 중복 테스트를 제거하고 품질에 영향을 미치지 않으면서 테스트 시간을 단축할 수 있도록 유사한 결과를 가진 테스트를 식별합니다.그러나 이러한 유형의 애플리케이션에 이 플랫폼을 훨씬 더 유용하게 만들 수 있는 몇 가지 주요 기능이 있었습니다.
1. 플랫폼은 클러스터에서 구성원의 그룹을 해제하고 "클러스터링으로 설명된 변동 비율" 메트릭을 다시 계산할 수 있도록 해야 합니다.예를 들어 이를 수행하려면 클러스터 구성원 보고서를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭할 수 있어야 합니다.할당된 클러스터 내에서 약한 상관 관계가 있는 열에 대해 이 작업을 수행하려고 합니다.위의 응용 프로그램의 경우 이는 반도체 칩 테스트 흐름에서 클러스터의 약한 상관 관계가 있는 테스트를 유지하는 것을 의미합니다.
2. "클러스터링으로 설명된 변동 비율" 메트릭에 대한 목표 값을 정의할 수 있어야 하며 JMP는 이를 달성하는 데 필요한 최소 클러스터 수를 계산하고 POVEBC 대 클러스터 수의 도표를 제공합니다.테스트 엔지니어가 모든 실패의 특정 비율을 캡처하는 데 필요한 테스트 수를 식별하는 데 도움이 됩니다.
통계 및 분석Re: 클러스터 변수 플랫폼 개선 사항@mzwald ,
나는 이 아이디어를 좋아한다. PCA에도 동일하게 적용될 수 있습니다.
1에 대해 해당 구성원에 대해 제외를 사용하고 도움이되는지 확인할 수 있다고 생각합니다.
