位置：成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
Can k-NN imputation improve the performance of C4.5 with small software project data sets? A compara
  • ISSN号：0164-1212
  • 期刊名称：Journal of Systems and Software
  • 时间：0
  • 页码：2361-2370
  • 语言：英文
  • 相关项目：基于软件缺陷预测的软件可信性度量方法研究
作者： Liu, Jun|Shepperd, Martin|Chen, Xiangru|Song, Qinbao|
同期刊论文项目
基于软件缺陷预测的软件可信性度量方法研究
期刊论文 23 会议论文 7 获奖 1
同项目期刊论文
基于Boosting的集成k-NN软件缺陷预测方法
基于Bagging的组合k-NN预测模型与方法
一种新的组合k-近邻预测方法
频繁子图挖掘研究综述
基于关联规则的特征选择算法
软件度量筛选研究
基于排序的关联分类算法
Integrate the GM(1,1) and Verhulst Models to Predict Software Stage Effort
种新的基于信息熵的属性选择算法
Predicting missing data in a database using association rule method
根据序列变化率预测软件阶段成本
Using association rule for missing data imputation
Missing Data Imputation Techniques
A new imputation method for small software project data sets
Web服务动态组合中QoS计算方法研究