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随着计算机技术的发展,计算机软件产品给个人和企业都带来了很多方便,但很多软件也会存在各种缺陷。 为了找到并解决软件中存在的缺陷,研究者将机器学习等方法应用到软件缺陷预测之中,但这些方法在数据预处理方面还存在很多需要改善的地方。 在之前的研究中,有研究者使用多维尺度分析(MDS)对数据样本进行降维,但关于如何使用和改善MDS 的方法却很少。 文中提出了基于阈值相关性的多维尺度分析(TC MDS)方法,在使用 MDS 方法的基础上,使用对称不确定性(SU)方法提取具有高鉴别的特征,并使用阈值相关性去除冗余特征。 该方法学习得到的数据具有高鉴别性,去除了冗余特征,从而提高了预测效率。 在软件工程 NASA 数据库上的实验结果表明,提出的方法具有较好的缺陷预测效果。

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《基于改进 MDS 的软件缺陷预测》

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文件号：062891

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