On the selection of appropriate distances for gene expression data clustering (2014)
- Authors:
- Autor USP: CAMPELLO, RICARDO JOSÉ GABRIELLI BARRETO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1186/1471-2105-15-S2-S2
- Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: BioMed Central
- Publisher place: London
- Date published: 2014
- Source:
- Título: BMC Bioinformatics
- ISSN: 1471-2105
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 15, supl. 2, p. 1-17, 2014
- Conference titles: Asia Pacific Bioinformatics Conference - APBC
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
JASKOWIAK, Pablo A e CAMPELLO, Ricardo José Gabrielli Barreto e COSTA, Ivan G. On the selection of appropriate distances for gene expression data clustering. BMC Bioinformatics. London: BioMed Central. Disponível em: https://doi.org/10.1186/1471-2105-15-S2-S2. Acesso em: 14 abr. 2026. , 2014 -
APA
Jaskowiak, P. A., Campello, R. J. G. B., & Costa, I. G. (2014). On the selection of appropriate distances for gene expression data clustering. BMC Bioinformatics. London: BioMed Central. doi:10.1186/1471-2105-15-S2-S2 -
NLM
Jaskowiak PA, Campello RJGB, Costa IG. On the selection of appropriate distances for gene expression data clustering [Internet]. BMC Bioinformatics. 2014 ; 15 1-17.[citado 2026 abr. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1186/1471-2105-15-S2-S2 -
Vancouver
Jaskowiak PA, Campello RJGB, Costa IG. On the selection of appropriate distances for gene expression data clustering [Internet]. BMC Bioinformatics. 2014 ; 15 1-17.[citado 2026 abr. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1186/1471-2105-15-S2-S2 - Similarity measures for comparing biclusterings
- Density-based clustering validation
- Relative validity criteria for community mining algorithms
- Active learning strategies for semi-supervised DBSCAN
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- An introduction to models based on Laguerre, Kautz and other related orthonormal functions - part II: non-linear models
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