基于层次聚类的变更影响分析  

Software Change Impact Analysis Based on Hierarchical Clustering

作　　者：刘蔚然[1] 朱圣松[1] 彭鑫[1] 赵文耘[1] 

机构地区：[1]复旦大学计算机科学与工程系,上海,200433 复旦大学计算机科学与工程系,上海,200433 复旦大学计算机科学与工程系,上海,200433 复旦大学计算机科学与工程系,上海,200433

出　　处：《计算机工程与科学》2006年第z2期69-71,共3页Computer Engineering & Science

摘　　要：对软件遗产系统的理解往往是软件维护活动中最重要的步骤.软件系统的构件与模块中存在着各种隐性的联系.对系统中一处的改动,经常需要其他部分也做出相应修改.变更影响分析能够帮助维护人员发现潜在改动目标,是软件维护工具的一个主要目标.层次聚类是机器学习中一种重要的聚类方法,用它来进行软件变更影响分析,是一种新的思路和方法.本文介绍了分析模型的基本思想和算法,同时给出了实验数据及分析.

关 键 词：软件维护 层次聚类 机器学习 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]