软件缺陷度量中的聚类分析策略：实证研究与应用

在"论文研究-聚类分析在软件缺陷度量应用的研究 .pdf"这篇论文中，作者魏友明、徐慧和薛春海针对软件行业的核心问题进行了深入探讨。随着计算机科学的迅速发展，软件产品质量和开发效率的评价与度量成为了亟待解决的关键课题。论文主要聚焦于聚类分析在软件缺陷度量中的应用。 首先，作者强调了软件质量对于现代社会各领域的重要性，特别是在商业、科研、航天等领域中，软件的可靠性和性能直接影响着经济成本和安全。举例说明了软件缺陷可能引发的重大经济损失，如英特尔的处理器召回事件和美国东北部的大面积停电事故，这些都凸显了软件缺陷度量的必要性和紧迫性。 接着，论文提出了一种新的方法论，即利用聚类分析技术来度量和预测软件缺陷。聚类分析作为一种数据挖掘工具，能够将具有相似特性的代码模块归类到同一簇中，有助于识别出缺陷密集的模块，从而在测试阶段优先检测和修复这些问题。这种方法旨在提高软件测试的效率，确保产品质量，降低由于软件缺陷导致的潜在风险。 文章的结构可能包括引言部分，介绍了研究背景和意义；随后深入讨论聚类分析的理论基础和在软件缺陷度量中的具体应用模型；接着可能详述了实际的实验设计和数据分析过程，展示聚类分析如何帮助识别缺陷热点；最后，论文可能会总结研究成果，并对未来的研究方向提出建议。 这篇论文为软件缺陷管理提供了一种创新的策略，通过结合聚类分析技术，有望改善软件开发过程中的质量控制和效率提升，对于软件行业的持续改进和发展具有实际价值。