ClusMAM: fast and effective unsupervised clustering of large complex datasets using metric access methods (2016)
- Authors:
- Autor USP: TRAINA, AGMA JUCI MACHADO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1145/2851613.2851661
- Subjects: BANCO DE DADOS; COMPUTAÇÃO GRÁFICA; PROCESSAMENTO DE IMAGENS
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: Symposium on Applied Computing - SAC
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
SOUZA, Jessica A. de e CAZZOLATO, Mirela T e TRAINA, Agma Juci Machado. ClusMAM: fast and effective unsupervised clustering of large complex datasets using metric access methods. 2016, Anais.. New York: ACM, 2016. Disponível em: https://doi.org/10.1145/2851613.2851661. Acesso em: 31 dez. 2025. -
APA
Souza, J. A. de, Cazzolato, M. T., & Traina, A. J. M. (2016). ClusMAM: fast and effective unsupervised clustering of large complex datasets using metric access methods. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/2851613.2851661 -
NLM
Souza JA de, Cazzolato MT, Traina AJM. ClusMAM: fast and effective unsupervised clustering of large complex datasets using metric access methods [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2025 dez. 31 ] Available from: https://doi.org/10.1145/2851613.2851661 -
Vancouver
Souza JA de, Cazzolato MT, Traina AJM. ClusMAM: fast and effective unsupervised clustering of large complex datasets using metric access methods [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2025 dez. 31 ] Available from: https://doi.org/10.1145/2851613.2851661 - Análise temporal de municípios produtores de cana-de-açúcar no estado de São Paulo por meio de agrupamento do NDVI (AVHRR/NOAA) e dados de produtividade e área
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Informações sobre o DOI: 10.1145/2851613.2851661 (Fonte: oaDOI API)
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