Abstract-Case-Based Reasoning (CBR) har i stor utsträckning använts för att generera goda uppskattningar av mjukvaruinsatser. Den prediktiva prestandan hos CBR är ett dataset som är beroende av och är föremål för extremt stort utrymme av konfigurationsmöjligheter. Oavsett vilken typ av anpassningsteknik som används är det en viktig utmaning att besluta om det optimala antalet liknande fall som ska användas innan CBR tillämpas. I detta dokument föreslår vi en ny teknik baserad på Bisecting k-medoids klusteralgoritm för att bättre förstå strukturen hos en datauppsättning och upptäcka optimala fall för varje enskilt projekt genom att utesluta irrelevanta fall. Resultaten visade att förståelse av de data som är karakteristiska för tidigare förutsägelser kan hjälpa till att automatiskt hitta det bästa antalet fall för varje testprojekt. Prestandatal för den föreslagna skattningsmetoden är bättre än för andra vanliga K-baserade CBR-metoder.
Azzeh och Elsheikh REF använde bisecting k-medoid kluster för att förstå strukturen av vissa dataset och komma upp med bästa antal analogier för varje testprojekt individuellt.
Learning best K analogies from data distribution for case-based software effort estimation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}