Estimación del esfuerzo de un proyecto software utilizando el criterio mdl-em y componentes normales n-dimensionales. Aplicación a un caso práctico.

Resumen

Los Modelos de Estimación de Parámetros Software que proporcionan una sencilla relación matemática, muestran una escasa calidad predictiva en el caso de usar grandes bases de datos históricas de proyectos no homogéneos. Esto se debe a que es difícil capturar en un único modelo la gran variedad de características de los proyectos presentes en estas bases de datos. Los Modelos Segmentados ofrecen una alternativa que consiste en dividir, mediante procedimientos de clustering, los proyectos de una base de datos de proyectos históricos en grupos de elementos afines. En este artículo, se describirá la implementación particular del algoritmo de clustering EM, adaptada a unas necesidades particulares de experimentación, con el que se obtendrán diferentes segmentos sobre los datos de estudio. Se mostrará una aplicación práctica de este algoritmo sobre la base de datos ISBSG.