基于聚類的軟件模塊缺陷預測方法研究.pdf

1、基于聚類的軟件模塊缺陷預測方法研究重慶大學碩士學位論文（學術學位）學生姓名：張焯指導教師：楊丹教授專業(yè)：應用數(shù)學學科門類：理學重慶大學數(shù)學與統(tǒng)計學院二O一四年四月重慶大學碩士學位論文中文摘要I摘要隨著軟件工程迅速發(fā)展，軟件系統(tǒng)復雜度提高，軟件可靠性問題成為人們關注的焦點，而軟件缺陷威脅著軟件的可靠性，如何在軟件發(fā)布之前預測缺陷成為了一個亟待解決的問題。傳統(tǒng)的靜態(tài)缺陷預測關于缺陷分布的研究大多數(shù)是基于有監(jiān)督的方法，需要先驗知識，而在實際軟

2、件工程應用中，我們不可能獲得大量的已知類標注模塊，所以無監(jiān)督的軟件缺陷預測更具應用前景。Halstead度量元、McCabe度量元和基于源代碼的度量元組成了軟件缺陷度量元，本文在此基礎上，采取主成分分析技術，選擇出有效度量元的線性組合，降低了數(shù)據(jù)維度，提高了算法預測效率和預測精度。本文提出了一系列針對軟件缺陷數(shù)據(jù)集的預處理方法，包括補全缺失值，剔除錯誤數(shù)據(jù)，ZSCE標準化數(shù)據(jù)等。最后，基于聚類技術提出了兩種改進的軟件缺陷預測方法：①模糊

3、C均值算法常常會因為初始聚類中心的不同而得到不同的結果，這是爬山思想的算法收斂到局部最優(yōu)解造成的，為了克服這個缺點，引入遺傳算法和模擬退火對模糊C均值算法進行改進，并對NASApromisereposity的6個軟件缺陷預測數(shù)據(jù)集進行實驗，在不需要類標注的情況下，其預測精度在少部分數(shù)據(jù)集上接近，大部分數(shù)據(jù)集上超越經(jīng)典有監(jiān)督方法，而與同為無監(jiān)督方法的K均值相比，提高尤為明顯，表明了該預測方法的有效性。②針對改進模糊C均值只能發(fā)現(xiàn)球狀邊界聚

4、類的固有弱點，對基于密度的聚類方法進行研究，提出了一種對kdist圖進行分區(qū)處理的改進的DBSCAN算法，同時解決了DBSCAN算法在類密度不均勻時，聚類效果不理想的問題。在相同的數(shù)據(jù)預處理步驟下，同樣用改進的DBSCAN算法對NASApromisereposity的6個軟件缺陷數(shù)據(jù)集進行實驗，與改進模糊C均值算法進行對比，發(fā)現(xiàn)改進DBSCAN算法在低維度情況下，預測精度高于改進模糊C均值算法，在高維度下，改進DBSCAN算法預測精度低