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测试用例优先级检查软件故障检测使用PCA提取和K-means聚类排序( Test case prioritization to examine software for fault detection using PCA extraction and K-means clustering with ranking )
N Gokilavani B Bharathi
许多与软件相关的失败或故障是由于没有及早发现，以及在任何软件检查期间普遍存在的时间和可用供应的限制而造成的。在确定了任何软件的回归软件测试中的挑战之后，许多人开始将他们的注意力转移到测试用例或验证套件的优先级上。在这项工作中，我们将Firefox bug报告作为包含12,486个测试用例的输入数据集。处理这些数量更多的测试用例可能会消耗我们的时间和资源，而这项工作正是为了这些时间和资源而提出的。数据集将进行预处理操作，以删除错误报告中不需要的内容，例如在某些情况下的断言。然后使用PCA算法选择必要的特征，并使用维数约简确定聚类和优先级属性。在特征选择过程之后，利用聚类K-means聚类算法形成聚类组。在聚类过程之后，应用排序算法对聚类中的测试用例进行优先级排序。最后，通过分析聚类的优先级排序、基于测试用例数的不同故障之和、测试用例间的邻接矩阵和故障检测率，对本文的性能进行了分析和交叉验证。
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