26、系统测试中的人工智能技术应用与优化

系统测试中的人工智能技术应用与优化

1. 聚类算法选择

为了保留所有数据属性，推荐使用能够处理高维数据集的新型聚类算法。以下介绍两种常用的聚类算法：
- HDBSCAN（Hierarchical Density - Based Spatial Clustering of Applications with Noise） ：这是一种基于聚类稳定性提取扁平聚类的层次聚类算法，还能生成非聚类数据点的簇，在系统测试中，这些非聚类数据点可视为非相似测试用例。
- FCM（Fuzzy C - Means Clustering） ：该算法通常将每个对象视为每个簇的成员，具有可变的成员度，在系统测试中，每个测试用例可能与一个或多个测试用例相似，因此该算法很适用。

以下是选择和应用 HDBSCAN 和 FCM 的 Python 代码片段：

if opt_method == 'hdbscan':
    clusterer = hdbscan.HDBSCAN().fit(values)
    mylabels = clusterer.labels_
elif opt_method == 'fcm':
    values_rotated = np.rot90(values)
    cntr, u, u0, d, jm, p, fpc = skfuzzy.cluster.cmeans(values_rotated, opt_nclusters, 2, error=0.005, maxiter=1000, init=None)
    myla