一种面向软件缺陷预测的特征聚类选择方法

• 作者: 李丽媛 江国华
• 来源期刊: 计算技术与自动化
• 关键词: 软件缺陷预测 特征选择 特征聚类
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机软件及应用
• 页码范围: 126-131
• 页数: 6页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.201802026

摘要

软件缺陷预测技术通过分析软件静态信息,对软件模块的缺陷倾向性做出判断,合理分配测试资源.但有时搜集的大量度量元信息是无关或冗余的,这些高维的特征增加了缺陷预测的复杂性.文章提出了一种新的度量元选择方法,首先通过样本聚类将相似度高的样本聚在同一簇中,然后在每个簇中按照最低冗余度进行特征子集的挑选,主要选择相互间冗余度低,且预测能力强的度量元.最后通过NASA数据集的实例证明本文方法能有效降低特征子集的冗余率,并能有效提高预测的准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	江国华	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	29	79	5.0	6.0
2	李丽媛	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	1	3	1.0	1.0