24、软件缺陷预测与医疗数据聚类分析

软件缺陷预测与医疗数据聚类分析

1. 软件缺陷预测方法与现状

在软件缺陷预测领域，存在多种方法，如最近邻（Nearest Neighbor）、K近邻（KNN）、LogitBoost（LB）、径向基函数网络（RBF Network）、梯度提升（GB）、Adaboost、XGBoost（XGB）、卷积神经网络（CNN）、多层感知器（MLP）、人工神经网络（ANN）、深度信念网络（DBN）、随机森林（RF）、分类与回归树（CART）、决策树（DT）、AD树、Extra Trees（ET）、装袋（bagging）、数据引力（DG）、堆叠（stacking）和转移成分分析（TCA）等。

这些现有软件使用了多种软件指标，如规模和代码行数（LOC）指标、目标指标以及“C和K”指标。许多方法运用主成分分析（PCA）来减少特征规模，然后为关键模型参数设置不同的值。同时，很多方法还采用了集成组合来查找缺陷和错误，并且广泛使用逻辑回归（LR）、决策树（DT）和朴素贝叶斯（NB）分类。

然而，这些现有方法在检测不同类别的软件缺陷、错误和故障方面存在不足。这些不足引发了诸多威胁、挑战和障碍，导致需要有效的基于软件缺陷的预测和分析系统。

2. 软件缺陷预测面临的挑战

现有软件缺陷预测系统在标准数据库上进行实现，并获得了精度、召回率、AUC、准确率、F值等测量结果。尽管这些系统在标准数据库上取得了有希望的结果，但它们面临着许多挑战，如有效性问题、资源有限、准确率低、性能不佳、数据不平衡、分类器选择困难、代码规模大、依赖问题等。

以下是一些现有分析器和预测器的具体情况：
|参考文献编号|需求、挑战、限制和威胁|数据集和AUC（准确率）|