基于聚类技术的软件缺陷预测研究论文

简介：
本论文探讨了利用聚类分析方法提高软件开发过程中的缺陷预测准确性。通过有效分类历史数据，识别潜在问题模式，为开发者提供优化编码实践及增强代码质量的具体指导策略。该研究旨在减少后期修复成本，提升软件项目的整体效率与可靠性。 软件缺陷预测旨在通过建立模型来识别哪些模块容易出现故障，从而提升项目的质量。近年来，许多研究探讨了采用机器学习技术进行这一领域的可能性。我们的目标是评估聚类技术在特征选择方案中的性能以解决软件缺陷预测问题。我们利用美国国家航空航天局（NASA）的数据集基准测试三种不同的聚类算法：最远的优先、X均值和自组织映射（SOM）。本段落通过比较分析，探讨了基于蝙蝠算法、杜鹃搜索法、灰狼优化器（GWO）以及粒子群优化器（PSO）进行软件缺陷预测的不同特征选择方法的效果。我们的聚类模型结果表明可以构建出检测率高且包含合理数量的特征的有效预测模型。