کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6858567 | 665777 | 2014 | 15 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Incomplete-case nearest neighbor imputation in software measurement data
ترجمه فارسی عنوان
تقریبی نزدیکترین همسایۀ ناقص در داده های اندازه گیری نرم افزار
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
محاسبه نزدیکترین همسایگی، کامل موارد، موارد ناقص داده های اندازه گیری نرم افزار،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
k nearest neighbor imputation (kNNI) is one of the most popular methods in empirical software engineering for imputing missing values. kNNI typically uses only complete cases as possible donors for imputation (called complete case kNNI or CCkNNI). Though it often produces reasonable results, CCkNNI is severely limited when the amount of missing data is large (and hence the number of complete cases is small). In response, a variant of CCkNNI called incomplete case k nearest neighbor imputation (ICkNNI) has been proposed as an attractive alternative. This work presents a detailed simulation comparing CCkNNI and ICkNNI using two different software measurement datasets. The empirical results show that using incomplete cases often increases the effectiveness of nearest neighbor imputation (especially at higher missingness levels), regardless of the type of missingness (i.e., the distribution of missing values in the data).
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Information Sciences - Volume 259, 20 February 2014, Pages 596-610
Journal: Information Sciences - Volume 259, 20 February 2014, Pages 596-610
نویسندگان
Jason Van Hulse, Taghi M. Khoshgoftaar,