软件缺陷预测需要通过一定的方法预先识别出项目内潜在的程序缺陷,提高软件产品的整体质量。文章深入探究了跨项目缺陷预测问题,对训练集的选择使用聚类分析的方法。在对聚类分析方法使用之前,使用Box-Cox转换来提高聚类分析的性能,由此比较使用度量元转换构建的跨项目缺陷预测模型与未使用度量元转换的预测模型的性能。文章基于实际的数据集,验证了Box-Cox转换的有效性,使用了多种分类器来构建缺陷模型,保证实验结果的广泛性。
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