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第４２卷第１期计算机应用与软件Ｖｏｌ４２Ｎｏ．１
２０２５年１月ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＪａｎ．２０２５
基于特征提取和Ｓｔａｃｋｉｎｇ集成学习的软件缺陷预测
１１２
崔梦天吴克奇ＭａｒｉａｎｉＭＳ
１（西南民族大学计算机科学与工程学院四川成都６１００４１）
２（苏黎世大学信息系瑞士苏黎世８０５０）
摘要针对缺陷数据的相关性较高以及单一的分类算法存在泛化性不高的问题，提出一种软件缺陷预测模
型ＫＳＳＤＰ（ＫＰＣＡＳｔａｃｋｉｎｇＳｏｆｔｗａｒｅＤｅｆｅｃｔＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）。采用核主成分分析（ＫＰＣＡ）对缺陷数据集进行特征提取，
使用混合采样ＳＭＯＴＥＥＮＮ方法解决缺陷数据集的类不平衡问题，使用ＫＭｅａｎｓ算法对缺陷数据集进行聚类以剔
除异常值，使用Ｓｔａｃｋｉｎｇ集成学习构建ＫＳＳＤＰ集成预测模型并进行仿真实验，结果表明该模型比基模型、主流集
成模型和深度学习模型的性能更好。
关键词核主成分分析特征提取ＫＳＳＤＰ模型集成学习软件缺陷预测
中图分类号ＴＰ３１１文献标志码ＡＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０２５．０１．００３
ＳＯＦＴＷＡＲＥＤＥＦＥＣＴＰＲＥＤＩＣＴＩＯＮＢＡＳＥＤＯＮＦＥＡＴＵＲＥＥＸＴＲＡＣＴＩＯＮ
ＡＮＤＳＴＡＣＫＩＮＧＩＮＴＥＧＲＡＴＥＤＬＥＡＲＮＩＮＧ
１１２
ＣｕｉＭｅｎｇｔｉａｎＷｕＫｅｑｉＭａｒｉａｎｉＭＳ
１（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｏｕｔｈｗｅｓｔＭｉｎｚｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１００４１，Ｓｉｃｈｕａｎ，Ｃｈｉｎａ）
２（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＺｕｒｉｃｈ，Ｚｕｒｉｃｈ８０５０，Ｓｗｉｔｚｅｒｌａｎｄ）
ＡｂｓｔｒａｃｔＡｓｏｆｔｗａｒｅｄｅｆｅｃｔｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌＫＰＣＡｓｔａｃｋｉｎｇｓｏｆｔｗａｒｅｄｅｆｅｃｔｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ（ＫＳＳＤＰ）ｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇ
ｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｔｈｅｈｉｇｈｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｏｆｄｅｆｅｃｔｄａｔａａｎｄｔｈｅｌｏｗｇｅｎｅｒａｌｉｚａｔｉｏｎｏｆａｓｉｎｇｌｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｋｅｒｎｅｌ
ｐｒｉｎｃｉｐａｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ（ＫＰＣＡ）ｗａｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｏｅｘｔｒａｃｔｆｅａｔｕｒｅｓｆｒｏｍｄｅｆｅｃｔｄａｔａｓｅｔｓ．Ｔｈｅｍｉｘｅｄｓａｍｐｌｉｎｇ
ＳＭＯＴＥＥＮＮｍｅｔｈｏｄｗａｓｕｓｅｄｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｃｌａｓｓｉｍｂａｌａｎｃｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｄｅｆｅｃｔｄａｔａｓｅｔｓ．ＴｈｅＫＭｅａｎｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓ
ａｄｏｐｔｅｄｔｏｃｌｕｓｔｅｒｔｈｅｄｅｆｅｃｔｄａｔａｓｅｔｓｔｏｅｌｉｍｉｎａｔｅｔｈｅｏｕｔｌｉｅｒｓｏｆｔｈｅｄａｔａｓｅｔｓ．ＫＳＳＤＰｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｗａｓ
ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｕｓｉｎｇｔｈｅＳｔａｃｋｉｎｇｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｌｅａｒｎｉｎｇｆｏｒｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄ
ｍｏｄｅｌｉｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｂａｓｅｍｏｄｅｌｓ，ｔｈｅｍａｉｎｓｔｒｅａｍｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｍｏｄｅｌｓａｎｄｔｈｅｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｍｏｄｅｌ．
ＫｅｙｗｏｒｄｓＫＰＣＡＦｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎＫＳＳＤＰｍｏｄｅｌＩｎｔｅｇｒａｔｅｄｌｅａ
初级会计持证人
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