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基于聚类分析的回归测试用例选择技术研究的中期报告

一、研究背景及研究意义

回归测试是软件测试中的重要环节，它主要用于测试软件在修改之后是否发生了不可预知的错误，以保证软件的稳定性和可靠性。然而，测试用例的数量往往非常庞大，测试工程师需要面临选择适当的测试用例进行测试的问题。传统的测试用例选择方法是基于经验或者随机选择的方式，效率低下，不能覆盖到所有的程序路径。因此，发展一种高效的测试用例选择技术是非常有必要的。

聚类分析是一种常见的数据挖掘技术，可以对数据样本进行分组，将相似的样本分为一组，并将不相似的样本分为不同组。因此，本研究基于聚类分析技术，开发了一种回归测试用例选择技术，以提高测试用例选择的质量和效率。

二、研究方法和技术路线

本研究采用以下的技术路线：

1.数据预处理：对软件代码进行静态分析，提取出程序中的特征信息，并将其转化为数值型数据用于聚类分析。

2.聚类分析：采用k-means等聚类算法，对测试用例进行分组，将相似的测试用例分为一组。同时，通过评价指标，确定合理的聚类数量。

3.测试用例选择：从每个聚类中选择一个具有代表性的测试用例作为典型测试用例，用于覆盖整个聚类。

4.回归测试：将典型测试用例作为输入，对修改后的程序进行回归测试，以检测软件是否存在错误。

三、目前研究进展

在进行了数据预处理和聚类分析的基础上，我们已经得到了测试用例的聚类结果。同时，对于聚类结果的合理性，我们也进行了评价和验证。接下来，我们将会进一步选择典型测试用例，并进行回归测试，以验证该测试用例选择技术的效果。

四、预期研究结果和成果

通过本研究，我们希望得到以下的预期研究结果和成果：

1.提出一种基于聚类分析的回归测试用例选择技术，以提高测试用例选择的质量和效率。

2.验证该测试用例选择技术的有效性和可行性，为软件测试领域的研究和应用提供新思路和参考。

3.发表相关的学术论文和研究成果，扩展该研究的影响力和可见度。