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          基于盒式圖的數(shù)據(jù)過(guò)濾與回歸分析算法

          作者: 時(shí)間:2010-07-30 來(lái)源:網(wǎng)絡(luò) 收藏
          軟件度量是對(duì)軟件開(kāi)發(fā)項(xiàng)目、過(guò)程及其產(chǎn)品進(jìn)行定義、收集以及分析的持續(xù)性定量化過(guò)程,目的在于對(duì)此加以理解、預(yù)測(cè)、評(píng)估、控制和改善,從而保證軟件開(kāi)發(fā)中的高效率、低成本、高質(zhì)量[1]。但是,得到正確的度量只是測(cè)量程序的一部分。軟件質(zhì)量是與所收集和分析的質(zhì)量密切相關(guān)的,清洗過(guò)程的目的就是要解決“臟數(shù)據(jù)”的問(wèn)題。數(shù)據(jù)清洗是指去除或修補(bǔ)源數(shù)據(jù)中的不完整、不一致、含噪聲的數(shù)據(jù)。在源數(shù)據(jù)中,可能由于疏忽、懶惰,甚至為了保密使系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員無(wú)法得到某些數(shù)據(jù)項(xiàng)的數(shù)據(jù)[2]。根據(jù)決策系統(tǒng)中“garbage in garbage out”(如果輸入的分析數(shù)據(jù)是垃圾則輸出的分析結(jié)果也將是垃圾)原理,必須處理這些噪聲數(shù)據(jù)。去掉噪聲平滑數(shù)據(jù)的技術(shù)主要有分箱(binning)、聚類(lèi)(clustering)、回歸(regression)等[3]。本文在的基礎(chǔ)上,加入了盒形圖進(jìn)行數(shù)據(jù)過(guò)濾,從而得出一條線(xiàn)性回歸直線(xiàn),使模式或者關(guān)系變得更加明顯,從而用這些模式和關(guān)系對(duì)測(cè)量的屬性作出判斷。
          1 盒形圖和簡(jiǎn)介
          1.1 盒形圖

          該方法可以描述數(shù)據(jù)集取值范圍的情況,展示數(shù)據(jù)主要聚集的區(qū)域,發(fā)現(xiàn)離群數(shù)據(jù)可能的位置,以便于對(duì)離群數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。盒形圖顯示一個(gè)變量的信息,如對(duì)相同CMM等級(jí)的不同項(xiàng)目完成每個(gè)FP的工作量分析,根據(jù)中位數(shù)m、上四分位數(shù)u、下四分位數(shù)l、盒長(zhǎng)d、和尾(tail)來(lái)分析。
          中位數(shù)是在數(shù)據(jù)集中排列居中的項(xiàng)。也就是說(shuō),如果中位數(shù)取值為m,則數(shù)據(jù)集中有一半的值大于m,一半的值小于m。將所有數(shù)值按大小順序排列并分成四等份,處于三個(gè)分割點(diǎn)位置的得分就是四分位數(shù)。最小的四分位數(shù)稱(chēng)為下四分位數(shù)l,所有數(shù)值中,有四分之一小于下四分位數(shù),四分之三大于下四分位數(shù)。中點(diǎn)位置的四分位數(shù)就是中位數(shù)。最大的四分位數(shù)稱(chēng)為上四分位數(shù)u,所有數(shù)值中,有四分之三小于上四分位數(shù),四分之一大于上四分位數(shù)。也有叫第25百分位數(shù)、第75百分位數(shù)的。將上四分位數(shù)和下四分位數(shù)的距離定義為盒長(zhǎng)d,因此,d=u-l。接下來(lái)定義分布的尾(tail)。理論上,上尾值點(diǎn)為u+1.5d,下尾值為u-1.5d,這些值必須進(jìn)行舍位處理,以接近真實(shí)數(shù)據(jù),位于上尾和下尾之外的值稱(chēng)為離群值。
          1.2 方法
          回歸分析方法是研究要素之間具體數(shù)量關(guān)系的強(qiáng)有力的工具,運(yùn)用這種方法能夠建立反映要素之間具體的數(shù)量關(guān)系的數(shù)學(xué)模型,即回歸模型。線(xiàn)性回歸技術(shù)的基礎(chǔ)就是散點(diǎn)圖。將每個(gè)屬性對(duì)表示為一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)(x,y),然后用回歸技術(shù)計(jì)算出能夠最好地?cái)M合這些點(diǎn)的直線(xiàn)。目標(biāo)是將屬性y(因變量)根據(jù)屬性x(自變量)表示為等式:y=a+bx。
          線(xiàn)性回歸的理論是從每個(gè)點(diǎn)垂直向上或向下畫(huà)一條線(xiàn)段到趨勢(shì)直線(xiàn),表示從數(shù)據(jù)點(diǎn)到趨勢(shì)直線(xiàn)的垂直距離。在某種意義上,這些線(xiàn)段的長(zhǎng)度表示數(shù)據(jù)和直線(xiàn)的差異,且這種差異應(yīng)盡可能地小。因此,“最佳擬合”的直線(xiàn)式是指使該距離最小的直線(xiàn)。
          在數(shù)學(xué)上要計(jì)算“最佳擬合”直線(xiàn)的斜率b和截距a是很簡(jiǎn)單的。每個(gè)點(diǎn)的差異稱(chēng)為殘差,生成線(xiàn)性回歸直線(xiàn)的公式是殘差的平方和達(dá)到最小。可以將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的殘差表示為:

          2 實(shí)現(xiàn)
          在進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時(shí),由于數(shù)據(jù)是無(wú)序輸入的,所以先對(duì)其排序,再用盒形圖法行數(shù)據(jù)清洗。以下是偽代碼:
          void BubbleSort(double m,double q,int n) //先對(duì)輸入
          //的數(shù)據(jù)進(jìn)行冒泡排序,并相應(yīng)修改
          //第二組數(shù)據(jù)的順序,以保證它們之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系
          { for(int i=0;in;i++)
             for(int j=n-1;j>i;j--)
             {
             輸入數(shù)據(jù)的排序
             修改第二組數(shù)據(jù)
             }
          }
          void box(double *m,double *q,int n) //盒形法篩選
          //掉離群項(xiàng)目工作量數(shù)據(jù),n為輸入數(shù)據(jù)個(gè)數(shù),m、q為指針
          {
          double a,b,c,top,bottom,l; //上分位a,中位數(shù)b,//下分位c
             if(n%2==0) //計(jì)算出3個(gè)四分位數(shù)
             {
             b=(*(m+n/2)+*(m+n/2-1))/2; //數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)為
          //偶數(shù)時(shí),中位數(shù)取中間兩數(shù)的平均值
             a=*(m+n/4);
             c=*(m+3*n/4); }
          }
             else
             { b=*(m+n/2);
             a=*(m+n/4);
             c=*(m+3*n/4); }
          l=c-a; top=c+1.5*l;bottom=c-1.5*l; //計(jì)算出盒
          //長(zhǎng),上尾數(shù),下尾數(shù)
          if(bottom0) bottom=m; //并進(jìn)行必要的舍位處理
             int j=n;
             for(int i=0;ij;i++) //判斷是否為離群值,
          {
             if(*(m+i)>top‖*(m+i)bottom)
             如有,將其從數(shù)組中剔去
          }
          }

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