A non-parametric method to estimate the number of clusters (2014)
- Authors:
- USP affiliated authors: FUJITA, ANDRÉ - IME ; PATRIOTA, ALEXANDRE GALVÃO - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1016/j.csda.2013.11.012
- Subjects: BIOINFORMÁTICA; ESTATÍSTICA COMPUTACIONAL; ANÁLISE DE CONGLOMERADOS; ANÁLISE ESPECTRAL (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS); HEURÍSTICA
- Keywords: Clustering; Silhouette method; k-means; Spectral clustering
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Computational Statistics & Data Analysis
- ISSN: 0167-9473
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 73, p. 27-39, 2014
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
FUJITA, André e TAKAHASHI, Daniel Yasumasa e PATRIOTA, Alexandre Galvão. A non-parametric method to estimate the number of clusters. Computational Statistics & Data Analysis, v. 73, p. 27-39, 2014Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.csda.2013.11.012. Acesso em: 25 jan. 2026. -
APA
Fujita, A., Takahashi, D. Y., & Patriota, A. G. (2014). A non-parametric method to estimate the number of clusters. Computational Statistics & Data Analysis, 73, 27-39. doi:10.1016/j.csda.2013.11.012 -
NLM
Fujita A, Takahashi DY, Patriota AG. A non-parametric method to estimate the number of clusters [Internet]. Computational Statistics & Data Analysis. 2014 ; 73 27-39.[citado 2026 jan. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.csda.2013.11.012 -
Vancouver
Fujita A, Takahashi DY, Patriota AG. A non-parametric method to estimate the number of clusters [Internet]. Computational Statistics & Data Analysis. 2014 ; 73 27-39.[citado 2026 jan. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.csda.2013.11.012 - A non-parametric statistical test to compare clusters with applications in functional magnetic resonance imaging data
- Functional clustering of time series gene expression data by Granger causality
- ANOCVA: a nonparametric statistical test to compare clustering structures
- The likelihood-ratio measure
- Modelos heterocedásticos com erros nas variáveis
- A q-Exponential regression model
- A classical measure of evidence for general null hypotheses
- On scale-mixture Birnbaum-Saunders distributions
- Modelo funcional heterocedástico com erro nas variáveis: uma abordagem para medidas repetidas
- Uma medida de evidência alternativa para testar hipóteses gerais
Informações sobre o DOI: 10.1016/j.csda.2013.11.012 (Fonte: oaDOI API)
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