VoJ．2lNo．62011COMPUTERTECHNOLOGYDEVELOPMENTJune2Oll主成份剖析法在软件静态测试中的研究与应用解放军理工学院指挥手动化大学军用软件测评中心，湖南长沙210007要：随着信息化程度的不断提升以及人们对软件需求的扩大，软件的复杂性也早已远远地超出了原先的水平，大大地降低了软件设计和开发的难度。以软件复杂性为出发点，介绍了主成份剖析法PCA的基本思想、原理和主要作用，剖析了主成份剖析法在软件静态测试中的应用价值与可行性，最后通过一个具体的软件进行了详尽的算例剖析，获得了较好的疗效，帮助软件开发人员和测试人员在静态剖析中辨识复杂性和风险性比较高的函数和模块起到了挺好的作用。关键词：主成份；主成份剖析法；静态剖析中图分类号：TP3131l文献标示码文章编号：1673―629X201106―0073―04ResearchandApplicationofPrincipalComponentAnalysistoSoftwareStaticTestingYUei―feng，HUANGSongSoftwareTestandEvaluationCenterforMilitaryTraining，InstituteofCommnadAutomation，PLAUniversityofScience&TechnologyNanjing210007，ChinaAbstractAsthedegreeofinformationizationisenhancingcontinuallynadpeopleneedmOllandmolldemands，softwarea"lsobecomesmorecomplicatedhtnabeforeitconsumdelyincreasesthedifficultyinhtedesignanddevelopmentofsoftware．Firstly，itintro-duceshtebasicideanadhtennaalysesapplicationvaluenadfeasibiliytofprincipalcomponentnaalysismehtodtoosftwarestatictestingitperformsadetailedcaseintermsofhtemehtod，getshtegoodresulthtemehtodhelpshtedevelopersnadtestersachieveosmeabiliyttOidentifysomefunctionnadmodulewithhighcomplexiytnadriskinhtesoftwaresatticnaalysis．Keywords：principalcomponent；principalcomponentnaalysis进而影响到项目的时程和交付的品质，影响到顾客的主成份剖析法是一种多元统计剖析技术，广泛地[2]曾使用主成份剖析法对面向过程开发的软件产品随着软件外包业的发展，它有别于软件产品开发，进行了风险评估，并取得了较好的疗效。
文中借助主技巧。该方式能在软件开发与静态测试过程中帮助开是代码不符合要求都会被拒绝。，进而有效地提升软件的质量。常碰到例如编撰的代码不符合规范、编码效率低、代码层次结构较复杂、代码错误多、代码无法维护等现象，主成份剖析法的主要思想和主要原理1．1主成份剖析法的主要思想收稿日期：2010―11-10；修回日期：2011-02-17主成份剖析法是一种将多维因子列入同一系统中基金项目：国家863计~Jt2009AAAA00IZIZ402作者简介：余为峰1985松，院长，博士，硕士生导师，研究方向为系统仿真、软件测试。在解决好多实际问题时取得了较好的疗效。在实证74?计算机技术与发展第21属性，根据构建评估指标体系的原则和程序，产生评多影响诱因。那些涉及的诱因通常称为指标，在多元指标体系后还应对指标进行筛选、简化，使其成为最统计剖析中亦称为变量。由于每位变量都在不同程度指标集。因而须要对这种测度指标进行聚类，提上反映了所研究问题的个别信息，但是指标之间彼此其主要测度指标，借助主要测度指标的信息来对软有一定的相关性，因此所得的统计数据反映的信息在定程度上有重叠。
在用统计方式研究多变量问题风险的函数类，以便开发者和测试者进行决策。而主时，变量太多会降低估算量和降低剖析问题的复杂性成份剖析法正是基于这样一种实际问题，借助聚类的人们希望在进行定量剖析的过程中，涉及的变量较少，思想，把多指标转化为少数几个综合指标，因而减少分得到的信息量较多。主成份剖析法正是适应这一要求形成的，是解决这类问题的理想工具。1．2主成份剖析法的主要原理主成份剖析法的主要步骤设通过软件测度工具获得一个n阶的测度数据大部份信息的少数几个指标，即主成分。它是一种矩阵，其中P是选定的指标数，n是针对指标P搜集的聚类的统计方式，它利用于一个正交变换，将其份量相化变换：角形阵，在几何上表现为将原座标系变换成新的正交1，2，…，n；12一，P；其中后对多维变量系统进行聚类处理，使之能以一个较高的精度转换成低维变量系统，再通过构造适当的价值函数，进一步把低维系统转化成一维系统。步骤
