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Performance Indicators Analysis in Software Processes Using Semi-supervised Learning with Information Visualization

机译：使用半监督学习的软件流程性能指标分析信息可视化

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Software development process requires judicious quality control, using performance indicators to support decision-making in the different processes chains. This paper recommends the use of machine learning with the semisupervised algorithms to analyze these indicators. In this context, this paper proposes the use of visualization techniques of multidimensional information to support the labeling process of samples, increasing the reliability of the labeled indicators (group or individual). The experiments show analysis from real indicators data of a software development company and use the algorithm bioinspired Particle Competition and Cooperation. The information visualization techniques used are: Least Square Projection, Classical Multidimensional Scaling and Parallel Coordinates. Those techniques help to correct the labeling process performed by specialists (labelers), enabling the identification of mistakes in order to improve the data accuracy for application of the semi-supervised algorithm.
机译：软件开发过程需要明智的质量控制，使用性能指标支持不同流程链中的决策。本文建议使用机器学习与半质化算法来分析这些指标。在这种情况下，本文提出了使用多维信息的可视化技术来支持样本的标记过程，提高标记指示剂的可靠性（组或个体）。实验表明，软件开发公司的真实指标数据分析，并使用算法生物透露粒子竞争与合作。使用的信息可视化技术是：最小方形投影，经典多维缩放和并行坐标。这些技术有助于纠正专家（贴标程序）执行的标签过程，从而能够识别错误，以提高应用半监督算法的数据准确性。

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