聚类技术与特征选择在软件缺陷预测中的应用研究

"这篇研究论文探讨了如何利用聚类技术来预测软件缺陷，旨在通过建立预测模型提升软件项目的质量。作者使用了美国国家航空航天局（NASA）的数据集，并选择了三种聚类算法——最远的优先、X均值和自组织图（SOM）进行分析。此外，论文还对基于不同优化算法（如蝙蝠算法、 cuckoo搜索、灰狼优化器（GWO）和粒子群优化器（PSO）的特征选择进行了比较研究，以构建高效且具有高检测率的预测模型。" 在软件开发过程中，软件缺陷预测是至关重要的，它可以帮助团队提前识别出可能存在问题的模块，从而降低故障率，提高软件的稳定性和可靠性。机器学习技术，特别是数据挖掘方法，已经成为解决这个问题的有效工具。聚类技术，作为数据挖掘的一个分支，能够发现数据中的自然群体或模式，有助于识别易出错的软件模块。 本研究中，作者首先介绍了最远的优先、X均值和自组织图这三种聚类算法。最远的优先算法根据距离最远的原则进行聚类，适用于大规模数据集；X均值是K-means算法的一种变体，通过改进中心的计算方式以适应非球形分布的数据；自组织图（SOM）是一种无监督学习的神经网络，能够映射高维数据到低维空间，保持数据的拓扑结构。 特征选择是机器学习模型构建的关键步骤，它能减少冗余信息，提高模型的解释性和预测性能。蝙蝠算法、cuckoo搜索、灰狼优化器和粒子群优化器都是优化算法，用于在特征空间中寻找最佳子集。这些算法基于生物行为模拟，能在多目标优化问题中找到全局最优解。 论文通过对比分析这些不同的特征选择策略，评估了它们在软件缺陷预测中的效果。这些结果表明，结合合适的聚类技术和特征选择方法，可以构建出检测率高且特征数量适中的预测模型，这对实际的软件开发和维护具有很高的实用价值。 这篇研究为软件缺陷预测提供了新的视角，强调了聚类技术与特征选择结合的重要性，并为未来的研究提供了有价值的参考。通过这种方式，软件工程师可以更加有效地预防和管理软件缺陷，进一步提高软件工程的效率和质量。