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基于Embedded中的Adaboost特征关联数据选择在软件缺陷优化的应用方法研究

     

摘要

传统Adaboost算法在处理软件缺陷数据时,不能考虑软件缺陷数据为不平衡数据(无缺陷的样本数远远超过有缺陷的样本数)的问题,且通过Adaboost算法选择出来的软件特征之间存在相关性,若不进行及时改进,将影响分类、预测的结果.利用互信息方式,将Adaboost集成算法改进为"MAboost"算法,且改进后算法,具有更强的特征关联数据选择能力.

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