Interactive textual feature selection for consensus clustering (2015)
- Autores:
- Autores USP: HRUSCHKA, EDUARDO RAUL - ICMC ; REZENDE, SOLANGE OLIVEIRA - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1016/j.patrec.2014.09.008
- Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; MINERAÇÃO DE DADOS
- Idioma: Inglês
- Imprenta:
- Fonte:
- Título do periódico: Pattern Recognition Letters
- ISSN: 0167-8655
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 52, p. 25-31, jan. 2015
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
CORRÊA, Geraldo N et al. Interactive textual feature selection for consensus clustering. Pattern Recognition Letters, v. 52, n. ja 2015, p. 25-31, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2014.09.008. Acesso em: 24 abr. 2024. -
APA
Corrêa, G. N., Marcacini, R. M., Hruschka, E. R., & Rezende, S. O. (2015). Interactive textual feature selection for consensus clustering. Pattern Recognition Letters, 52( ja 2015), 25-31. doi:10.1016/j.patrec.2014.09.008 -
NLM
Corrêa GN, Marcacini RM, Hruschka ER, Rezende SO. Interactive textual feature selection for consensus clustering [Internet]. Pattern Recognition Letters. 2015 ; 52( ja 2015): 25-31.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2014.09.008 -
Vancouver
Corrêa GN, Marcacini RM, Hruschka ER, Rezende SO. Interactive textual feature selection for consensus clustering [Internet]. Pattern Recognition Letters. 2015 ; 52( ja 2015): 25-31.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2014.09.008 - Privileged information for hierarchical document clustering: a metric learning approach
- On the use of consensus clustering for incremental learning of topic hierarchies
- An experimental study on the use of nearest neighbor-based imputation algorithms for classification tasks
- Unsupervised learning of Gaussian mixture models: evolutionary create and eliminate for expectation maximization algorithm
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- Document clustering for forensic computing: an approach for improving computer inspection
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Informações sobre o DOI: 10.1016/j.patrec.2014.09.008 (Fonte: oaDOI API)
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