软件缺陷预测是软件质量保障的重要环节,它利用历史数据来构建预测模型,识别可能存在问题的程序模块,从而减少软件在运行时出现的错误和故障。然而,在构建预测模型的过程中,数据集中可能存在冗余特征和无关特征,这些特征不仅增加了处理时间,也可能降低模型的预测准确性。 刘望舒等人提出了一种名为FECAR(Feature Clustering and Feature Ranking)的特征选择方法,旨在解决这一问题。FECAR方法分为两步:特征聚类和特征排序。根据特征之间的关联性(FFC,Feature-Feature Correlation),对所有特征进行聚类分析,这样相似或冗余的特征会被分在同一组中。这一步骤有助于发现特征间的内在关系,便于后续处理。 接着,基于特征与类标(即目标变量,如是否存在缺陷)的相关性(FCR,Feature-Class Relationship),对每个聚类中的特征进行排序。通常,会使用如对称不确定性、信息增益、卡方值或ReliefF等评价指标来计算特征与类标的关联程度。通过这种方式,可以选择出每个簇中最具代表性的特征,排除掉那些关联性弱或者冗余的特征。 在实际应用中,FECAR方法在Eclipse和NASA等数据集上进行了实验。实验结果表明,采用FECAR方法能够有效地减少数据集中的冗余和无关特征,从而提高缺陷预测模型的性能,降低模型的构建时间,并且能保持较高的预测精度。 此外,软件缺陷预测对于软件工程的重要性不容忽视。由于软件缺陷可能导致系统崩溃、数据丢失,甚至危及生命安全,因此通过有效的预测方法提前发现并修复缺陷至关重要。FECAR方法提供了一种新的思路,它在数据预处理阶段就减少了无效信息,使得模型更加精炼,提高了软件质量保障的效率。 总结起来,FECAR是一种基于聚类分析的特征选择方法,通过特征之间的关联性和特征与目标变量的相关性来识别和去除冗余和无关特征,从而优化软件缺陷预测模型的构建。这种方法为软件质量保障提供了有力的工具,对于提升软件开发过程的效率和质量具有积极的促进作用。
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