Evolutionary k-means for distributed data sets (2014)
- Autores:
- Autor USP: CAMPELLO, RICARDO JOSÉ GABRIELLI BARRETO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1016/j.neucom.2013.05.046
- Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- Idioma: Inglês
- Imprenta:
- Fonte:
- Título do periódico: Neurocomputing
- ISSN: 0925-2312
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 127, p. 30-42, mar. 2014
- Nome do evento: Brazilian Symposium on Neural Networks - SBRN
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
NALDI, M. C e CAMPELLO, Ricardo José Gabrielli Barreto. Evolutionary k-means for distributed data sets. Neurocomputing. Amsterdam: Elsevier. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.05.046. Acesso em: 24 set. 2024. , 2014 -
APA
Naldi, M. C., & Campello, R. J. G. B. (2014). Evolutionary k-means for distributed data sets. Neurocomputing. Amsterdam: Elsevier. doi:10.1016/j.neucom.2013.05.046 -
NLM
Naldi MC, Campello RJGB. Evolutionary k-means for distributed data sets [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 127 30-42.[citado 2024 set. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.05.046 -
Vancouver
Naldi MC, Campello RJGB. Evolutionary k-means for distributed data sets [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 127 30-42.[citado 2024 set. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.05.046 - A unified framework of density-based clustering for semi-supervised classification
- Robust expansion of uncertain Volterra kernels into orthonormal series
- An introduction to models based on Laguerre, Kautz and other related orthonormal functions - part I: linear and uncertain models
- Automatic aspect discrimination in data clustering
- Identificação e controle de processos via desenvolvimentos em séries ortonormais: parte B: controle preditivo
- A fuzzy extension of the rand index and other related indexes for clustering and classification assessment
- Relative validity criteria for community mining algorithms
- Similarity measures for comparing biclusterings
- Density-based clustering validation
- Comparison of distributed evolutionary k-means clustering algorithms
Informações sobre o DOI: 10.1016/j.neucom.2013.05.046 (Fonte: oaDOI API)
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