A semi-supervised approach to estimate the number of clusters per class (2012)
- Authors:
- Autor USP: HRUSCHKA, EDUARDO RAUL - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1109/SBRN.2012.31
- Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: CPS
- Publisher place: Piscataway
- Date published: 2012
- ISBN: 9780769548234
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: Brazilian Conference on Neural Networks - SBRN
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
SESTARO, Davidson M e COVÕES, Thiago F e HRUSCHKA, Eduardo Raul. A semi-supervised approach to estimate the number of clusters per class. 2012, Anais.. Piscataway: CPS, 2012. Disponível em: https://doi.org/10.1109/SBRN.2012.31. Acesso em: 28 dez. 2025. -
APA
Sestaro, D. M., Covões, T. F., & Hruschka, E. R. (2012). A semi-supervised approach to estimate the number of clusters per class. In Proceedings. Piscataway: CPS. doi:10.1109/SBRN.2012.31 -
NLM
Sestaro DM, Covões TF, Hruschka ER. A semi-supervised approach to estimate the number of clusters per class [Internet]. Proceedings. 2012 ;[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SBRN.2012.31 -
Vancouver
Sestaro DM, Covões TF, Hruschka ER. A semi-supervised approach to estimate the number of clusters per class [Internet]. Proceedings. 2012 ;[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SBRN.2012.31 - An experimental study on the use of nearest neighbor-based imputation algorithms for classification tasks
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Informações sobre o DOI: 10.1109/SBRN.2012.31 (Fonte: oaDOI API)
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