【摘 要】
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传统的Adaboost算法在处理软件缺陷数据时,面临两个问题：Adaboost未能考虑软件缺陷数据为不平衡数据,即无缺陷的样本数远远超过有缺陷的样本数;通过Adaboost选择出来的软件特
【机 构】
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中国石油大学华东计算机与通信工程学院
【基金项目】
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山东省自然科学基金项目(ZR2013FL034)
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传统的Adaboost算法在处理软件缺陷数据时,面临两个问题：Adaboost未能考虑软件缺陷数据为不平衡数据,即无缺陷的样本数远远超过有缺陷的样本数;通过Adaboost选择出来的软件特征之间存在较大的相关性,这些特征会影响分类效果,影响预测结果。为此提出一种基于互信息及改进的Adaboost的集成算法MAboost。在NASA数据集上的实验结果表明,该算法对于软件缺陷数据具有较好的特征选择能力。
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