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PN学习作为一种新型的二元分类器，对结构化的无标签数据有较好的分类性能。软件模块缺陷预测中对无标签样本数据的分类直接影响着预测结果的准确性和可靠性。提出了基于PN学习方法的软件模块缺陷预测模型，结合灰色关联分析方法对实验样本进行降维处理从而提高模型的运算速度。通过实验和分析，证明了本方法的有效性。