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Clustering algorithms: a comparative approach (2019)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: BRUNO, ODEMIR MARTINEZ - IFSC ; AMANCIO, DIEGO RAPHAEL - ICMC ; COSTA, LUCIANO DA FONTOURA - IFSC ; RODRIGUES, FRANCISCO APARECIDO - ICMC
  • Unidades: IFSC; ICMC; IFSC; ICMC
  • DOI: 10.1371/journal.pone.0210236
  • Subjects: ALGORITMOS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
  • Agências de fomento:
  • Language: Inglês
  • Imprenta:
  • Source:
    • Título do periódico: PLOS ONE
    • ISSN: 1932-6203
    • Volume/Número/Paginação/Ano: v. 14, n. 1, p. e0210236-1-e0210236-34, Jan. 2019
  • Versão PublicadaOnline source accessDOI
    Informações sobre o DOI: 10.1371/journal.pone.0210236 (Fonte: oaDOI API)
    • Este periódico é de acesso aberto
    • Este artigo é de acesso aberto
    • URL de acesso aberto
    • Cor do Acesso Aberto: gold
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    • ABNT

      RODRIGUEZ, Mayra Z.; COMIN, Cesar Henrique; CASANOVA, Dalcimar; et al. Clustering algorithms: a comparative approach. PLOS ONE, San Francisco, Public Library of Science - PLOS, v. 14, n. Ja 2019, p. e0210236-1-e0210236-34, 2019. Disponível em: < http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0210236 > DOI: 10.1371/journal.pone.0210236.
    • APA

      Rodriguez, M. Z., Comin, C. H., Casanova, D., Bruno, O. M., Amancio, D. R., Costa, L. da F., & Rodrigues, F. A. (2019). Clustering algorithms: a comparative approach. PLOS ONE, 14( Ja 2019), e0210236-1-e0210236-34. doi:10.1371/journal.pone.0210236
    • NLM

      Rodriguez MZ, Comin CH, Casanova D, Bruno OM, Amancio DR, Costa L da F, Rodrigues FA. Clustering algorithms: a comparative approach [Internet]. PLOS ONE. 2019 ; 14( Ja 2019): e0210236-1-e0210236-34.Available from: http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0210236
    • Vancouver

      Rodriguez MZ, Comin CH, Casanova D, Bruno OM, Amancio DR, Costa L da F, Rodrigues FA. Clustering algorithms: a comparative approach [Internet]. PLOS ONE. 2019 ; 14( Ja 2019): e0210236-1-e0210236-34.Available from: http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0210236

    Referências citadas na obra
    Autor: SA Golder
    Título: Diurnal and Seasonal Mood Vary with Work, Sleep, and Daylength Across Diverse Cultures
    Título do periódico: Science
    Volume: 333
    Fascículo: 6051
    Primeira página: 1878
    Ano: 2011
    DOI: 10.1126/science.1202775
    Autor: JB Michel
    Título: Quantitative Analysis of Culture Using Millions of Digitized Books
    Título do periódico: Science
    Volume: 331
    Fascículo: 6014
    Primeira página: 176
    Ano: 2011
    DOI: 10.1126/science.1199644
    Autor: J Bollen
    Título: A Principal Component Analysis of 39 Scientific Impact Measures
    Título do periódico: PLoS ONE
    Volume: 4
    Fascículo: 6
    Primeira página: 1
    Ano: 2009
    DOI: 10.1371/journal.pone.0006022
    Autor: DR Amancio
    Título: Three-feature model to reproduce the topology of citation networks and the effects from authors’ visibility on their h-index
    Título do periódico: Journal of Informetrics
    Volume: 6
    Fascículo: 3
    Primeira página: 427
    Ano: 2012
    DOI: 10.1016/j.joi.2012.02.005
    Autor: J Dean
    Título: MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters
    Título do periódico: Commun ACM
    Volume: 51
    Fascículo: 1
    Primeira página: 107
    Ano: 2008
    DOI: 10.1145/1327452.1327492
    Autor: MP Viana
    Título: On time-varying collaboration networks
    Título do periódico: Journal of Informetrics
    Volume: 7
    Fascículo: 2
    Primeira página: 371
    Ano: 2013
    DOI: 10.1016/j.joi.2012.12.005
    Autor: CC Aggarwal
    Título: A Survey of Text Clustering Algorithms
    Primeira página: 77
    Ano: 2012
    Autor: G Ridgeway
    Título: A Sequential Monte Carlo Method for Bayesian Analysis of Massive Datasets
    Título do periódico: Data Mining and Knowledge Discovery
    Volume: 7
    Fascículo: 3
    Primeira página: 301
    Ano: 2003
    DOI: 10.1023/A:1024084221803
    Autor: U Fayyad
    Título: From data mining to knowledge discovery in databases
    Título do periódico: AI magazine
    Volume: 17
    Fascículo: 3
    Primeira página: 37
    Ano: 1996
    Autor: R Bellazzi
    Título: Predictive data mining in clinical medicine: current issues and guidelines
    Título do periódico: International journal of medical informatics
    Volume: 77
    Fascículo: 2
    Primeira página: 81
    Ano: 2008
    DOI: 10.1016/j.ijmedinf.2006.11.006
    Autor: Z Abdullah
    Título: Extracting highly positive association rules from students’ enrollment data
    Título do periódico: Procedia-Social and Behavioral Sciences
    Volume: 28
    Primeira página: 107
    Ano: 2011
    DOI: 10.1016/j.sbspro.2011.11.022
    Autor: M Khashei
    Título: An artificial neural network (p, d, q) model for timeseries forecasting
    Título do periódico: Expert Systems with applications
    Volume: 37
    Fascículo: 1
    Primeira página: 479
    Ano: 2010
    DOI: 10.1016/j.eswa.2009.05.044
    Joachims T. Text categorization with support vector machines: Learning with many relevant features. In: European conference on machine learning. Springer; 1998. p. 137–142.
    Autor: IH Witten
    Título: Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques
    Ano: 2005
    Autor: Y Wang
    Título: High-dimensional pattern regression using machine learning: from medical images to continuous clinical variables
    Título do periódico: Neuroimage
    Volume: 50
    Fascículo: 4
    Primeira página: 1519
    Ano: 2010
    DOI: 10.1016/j.neuroimage.2009.12.092
    Autor: AL Blum
    Título: Selection of relevant features and examples in machine learning
    Título do periódico: Artificial intelligence
    Volume: 97
    Fascículo: 1
    Primeira página: 245
    Ano: 1997
    DOI: 10.1016/S0004-3702(97)00063-5
    Autor: L Jing
    Título: An entropy weighting k-means algorithm for subspace clustering of high-dimensional sparse data
    Título do periódico: IEEE Transactions on knowledge and data engineering
    Volume: 19
    Fascículo: 8
    Primeira página: 1026
    Ano: 2007
    DOI: 10.1109/TKDE.2007.1048
    Autor: R Suzuki
    Título: Pvclust: an R package for assessing the uncertainty in hierarchical clustering
    Título do periódico: Bioinformatics
    Volume: 22
    Fascículo: 12
    Primeira página: 1540
    Ano: 2006
    DOI: 10.1093/bioinformatics/btl117
    Autor: F Camastra
    Título: A novel kernel method for clustering
    Título do periódico: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
    Volume: 27
    Fascículo: 5
    Primeira página: 801
    Ano: 2005
    DOI: 10.1109/TPAMI.2005.88
    Autor: YG Jung
    Título: Clustering performance comparison using K-means and expectation maximization algorithms
    Título do periódico: Biotechnology & Biotechnological Equipment
    Volume: 28
    Fascículo: sup1
    Primeira página: S44
    Ano: 2014
    DOI: 10.1080/13102818.2014.949045
    Autor: T Kinnunen
    Título: Comparison of clustering methods: A case study of text-independent speaker modeling
    Título do periódico: Pattern Recognition Letters
    Volume: 32
    Fascículo: 13
    Primeira página: 1604
    Ano: 2011
    DOI: 10.1016/j.patrec.2011.06.023
    Autor: OA Abbas
    Título: Comparisons Between Data Clustering Algorithms
    Título do periódico: Int Arab J Inf Technol
    Volume: 5
    Fascículo: 3
    Primeira página: 320
    Ano: 2008
    Autor: H Pirim
    Título: Clustering of high throughput gene expression data
    Título do periódico: Computers & operations research
    Volume: 39
    Fascículo: 12
    Primeira página: 3046
    Ano: 2012
    DOI: 10.1016/j.cor.2012.03.008
    Autor: IG Costa
    Título: Comparative analysis of clustering methods for gene expression time course data
    Título do periódico: Genetics and Molecular Biology
    Volume: 27
    Primeira página: 623
    Ano: 2004
    DOI: 10.1590/S1415-47572004000400025
    Autor: MC de Souto
    Título: Clustering cancer gene expression data: a comparative study
    Título do periódico: BMC bioinformatics
    Volume: 9
    Fascículo: 1
    Primeira página: 497
    Ano: 2008
    DOI: 10.1186/1471-2105-9-497
    Autor: ER Dougherty
    Título: Inference from clustering with application to gene-expression microarrays
    Título do periódico: Journal of Computational Biology
    Volume: 9
    Fascículo: 1
    Primeira página: 105
    Ano: 2002
    DOI: 10.1089/10665270252833217
    Autor: S Brohée
    Título: Evaluation of clustering algorithms for protein-protein interaction networks
    Título do periódico: BMC Bioinformatics
    Volume: 7
    Fascículo: 1
    Primeira página: 1
    Ano: 2006
    DOI: 10.1186/1471-2105-7-488
    Autor: U Maulik
    Título: Performance evaluation of some clustering algorithms and validity indices
    Título do periódico: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
    Volume: 24
    Fascículo: 12
    Primeira página: 1650
    Ano: 2002
    DOI: 10.1109/TPAMI.2002.1114856
    Autor: C Fraley
    Título: How many clusters? Which clustering method? Answers via model-based cluster analysis
    Título do periódico: The computer journal
    Volume: 41
    Fascículo: 8
    Primeira página: 578
    Ano: 1998
    DOI: 10.1093/comjnl/41.8.578
    Autor: M Halkidi
    Título: On clustering validation techniques
    Título do periódico: Journal of intelligent information systems
    Volume: 17
    Fascículo: 2-3
    Primeira página: 107
    Ano: 2001
    DOI: 10.1023/A:1012801612483
    Autor: P Jaccard
    Título: Nouvelles recherches sur la distribution florale
    Título do periódico: Bulletin de la Sociète Vaudense des Sciences Naturelles
    Volume: 44
    Primeira página: 223
    Ano: 1908
    Autor: H Lawrence
    Título: Comparing partitions
    Título do periódico: Journal of Classification
    Volume: 2
    Fascículo: 1
    Primeira página: 193
    Ano: 1985
    DOI: 10.1007/BF01908075
    Autor: E B Fowlkes
    Título: A Method for Comparing Two Hierarchical Clusterings
    Título do periódico: Journal of the American Statistical Association
    Volume: 78
    Fascículo: 383
    Primeira página: 553
    Ano: 1983
    DOI: 10.1080/01621459.1983.10478008
    Autor: A Strehl
    Título: Cluster Ensembles—A Knowledge Reuse Framework for Combining Multiple Partitions
    Título do periódico: Journal of Machine Learning Research
    Volume: 3
    Primeira página: 583
    Ano: 2002
    Autor: M Hirschberger
    Título: Randomly generating portfolio-selection covariance matrices with specified distributional characteristics
    Título do periódico: European Journal of Operational Research
    Volume: 177
    Fascículo: 3
    Primeira página: 1610
    Ano: 2007
    DOI: 10.1016/j.ejor.2005.10.014
    Autor: DR Amancio
    Título: A systematic comparison of supervised classifiers
    Título do periódico: PloS one
    Volume: 9
    Fascículo: 4
    Primeira página: e94137
    Ano: 2014
    DOI: 10.1371/journal.pone.0094137
    Autor: P Berkhin
    Título: A Survey of Clustering Data Mining Techniques
    Primeira página: 25
    Ano: 2006
    Autor: CR Hwang
    Título: Simulated annealing: theory and applications
    Título do periódico: Acta Applicandae Mathematicae
    Volume: 12
    Fascículo: 1
    Primeira página: 108
    Ano: 1988
    Autor: DE Goldberg
    Título: Genetic algorithms and machine learning
    Título do periódico: Machine learning
    Volume: 3
    Fascículo: 2
    Primeira página: 95
    Ano: 1988
    DOI: 10.1023/A:1022602019183
    Autor: DM Hawkins
    Título: The problem of overfitting
    Título do periódico: Journal of chemical information and computer sciences
    Volume: 44
    Fascículo: 1
    Primeira página: 1
    Ano: 2004
    DOI: 10.1021/ci0342472
    Autor: AK Jain
    Título: Data clustering: a review
    Título do periódico: ACM computing surveys
    Volume: 31
    Fascículo: 3
    Primeira página: 264
    Ano: 1999
    DOI: 10.1145/331499.331504
    Título: R: A Language and Environment for Statistical Computing
    Ano: 2006
    Autor: G Kou
    Título: Evaluation of clustering algorithms for financial risk analysis using MCDM methods
    Título do periódico: Information Sciences
    Volume: 275
    Primeira página: 1
    Ano: 2014
    DOI: 10.1016/j.ins.2014.02.137
    Erman J, Arlitt M, Mahanti A. Traffic classification using clustering algorithms. In: Proceedings of the 2006 SIGCOMM workshop on mining network data. ACM; 2006. p. 281–286.
    Autor: SA Mingoti
    Título: Comparing SOM neural network with Fuzzy c-means, K-means and traditional hierarchical clustering algorithms
    Título do periódico: European Journal of Operational Research
    Volume: 174
    Fascículo: 3
    Primeira página: 1742
    Ano: 2006
    DOI: 10.1016/j.ejor.2005.03.039
    Autor: P Mangiameli
    Título: A comparison of SOM neural network and hierarchical clustering methods
    Título do periódico: European Journal of Operational Research
    Volume: 93
    Fascículo: 2
    Primeira página: 402
    Ano: 1996
    DOI: 10.1016/0377-2217(96)00038-0
    Parsons L, Haque E, Liu H. Evaluating subspace clustering algorithms. In: Workshop on Clustering High Dimensional Data and its Applications, SIAM Int. Conf. on Data Mining. Citeseer; 2004. p. 48–56.
    Burdick D, Calimlim M, Gehrke J. MAFIA: A Maximal Frequent Itemset Algorithm for Transactional Databases. In: Proceedings of the 17th International Conference on Data Engineering. Washington, DC, USA: IEEE Computer Society; 2001. p. 443–452.
    Autor: L Parsons
    Título: Subspace clustering for high dimensional data: a review
    Título do periódico: ACM SIGKDD Explorations Newsletter
    Volume: 6
    Fascículo: 1
    Primeira página: 90
    Ano: 2004
    DOI: 10.1145/1007730.1007731
    Autor: D Verma
    Título: A comparison of spectral clustering algorithms
    Título do periódico: University of Washington Tech Rep UWCSE030501
    Volume: 1
    Primeira página: 1
    Ano: 2003
    UCI. breast-cancer-wisconsin;. Available from: https://http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/.
    Ultsch A. Clustering wih som: U* c. In: Proceedings of the 5th Workshop on Self-Organizing Maps. vol. 2; 2005. p. 75–82.
    Autor: S Guha
    Título: Cure: an efficient clustering algorithm for large databases
    Título do periódico: Information Systems
    Volume: 26
    Fascículo: 1
    Primeira página: 35
    Ano: 2001
    DOI: 10.1016/S0306-4379(01)00008-4
    Autor: CC Aggarwal
    Título: Data Clustering: Algorithms and Applications
    Volume: vol. 2
    Ano: 2013
    Autor: G Karypis
    Título: Chameleon: Hierarchical clustering using dynamic modeling
    Título do periódico: Computer
    Volume: 32
    Fascículo: 8
    Primeira página: 68
    Ano: 1999
    DOI: 10.1109/2.781637
    Autor: J Huang
    Título: ESC: An efficient synchronization-based clustering algorithm
    Título do periódico: Knowledge-Based Systems
    Volume: 40
    Primeira página: 111
    Ano: 2013
    DOI: 10.1016/j.knosys.2012.11.015
    Autor: X Wu
    Título: Top 10 algorithms in data mining
    Título do periódico: Knowledge and information systems
    Volume: 14
    Fascículo: 1
    Primeira página: 1
    Ano: 2008
    DOI: 10.1007/s10115-007-0114-2
    Jain AK, Topchy A, Law MH, Buhmann JM. Landscape of clustering algorithms. In: Pattern Recognition, 2004. ICPR 2004. Proceedings of the 17th International Conference on. vol. 1. IEEE; 2004. p. 260–263.
    Autor: AK Jain
    Título: Data clustering: 50 years beyond K-means
    Título do periódico: Pattern Recognition Letters
    Volume: 31
    Fascículo: 8
    Primeira página: 651
    Ano: 2010
    DOI: 10.1016/j.patrec.2009.09.011
    Autor: D Steinley
    Título: K-means clustering: a half-century synthesis
    Título do periódico: British Journal of Mathematical and Statistical Psychology
    Volume: 59
    Fascículo: 1
    Primeira página: 1
    Ano: 2006
    DOI: 10.1348/000711005X48266
    Autor: JC Dunn
    Título: A fuzzy relative of the ISODATA process and its use in detecting compact well separated clusters
    Título do periódico: Cybernetics
    Volume: 3
    Primeira página: 32
    Ano: 1973
    DOI: 10.1080/01969727308546046
    Autor: Z Huang
    Título: Extensions to the k-means algorithm for clustering large data sets with categorical values
    Título do periódico: Data mining and knowledge discovery
    Volume: 2
    Fascículo: 3
    Primeira página: 283
    Ano: 1998
    DOI: 10.1023/A:1009769707641
    Autor: YP Raykov
    Título: What to Do When K-Means Clustering Fails: A Simple yet Principled Alternative Algorithm
    Título do periódico: PLoS ONE
    Volume: 11
    Fascículo: 9
    Primeira página: 1
    Ano: 2016
    DOI: 10.1371/journal.pone.0162259
    Kaufman L, Rousseeuw PJ. Finding groups in data: an introduction to cluster analysis. Series in Probability& Mathematical Statistics. 2009;.
    Arthur D, Vassilvitskii S. k-means++: The advantages of careful seeding. In: Proceedings of the eighteenth annual ACM-SIAM symposium on Discrete algorithms. Society for Industrial and Applied Mathematics; 2007. p. 1027–1035.
    Sequeira K, Zaki M. ADMIT: anomaly-based data mining for intrusions. In: Proceedings of the eighth ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining. ACM; 2002. p. 386–395.
    Williams GJ, Huang Z. Mining the knowledge mine. In: Australian Joint Conference on Artificial Intelligence. Springer; 1997. p. 340–348.
    MacQueen J. Some methods for classification and analysis of multivariate observations. In: Proceedings of the Fifth Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, Volume 1: Statistics. Berkeley, Calif: University of California Press; 1967. p. 281–297.
    Autor: JA Hartigan
    Título: Algorithm AS 136: A k-means clustering algorithm
    Título do periódico: Journal of the Royal Statistical Society Series C
    Volume: 28
    Fascículo: 1
    Primeira página: 100
    Ano: 1979
    Autor: L Kaufman
    Título: Finding Groups in Data: an introduction to cluster analysis
    Ano: 1990
    Autor: J Han
    Título: Concepts and Techniques
    Volume: vol. 2
    Ano: 2006
    Autor: M Ankerst
    Título: OPTICS: Ordering Points to Identify the Clustering Structure
    Título do periódico: SIGMOD
    Volume: 28
    Fascículo: 2
    Primeira página: 49
    Ano: 1999
    DOI: 10.1145/304181.304187
    Autor: M Ankerst
    Título: OPTICS: Ordering Points To Identify the Clustering Structure
    Primeira página: 49
    Ano: 1999
    Ester M, Kriegel HP, Sander J, Xu X. A Density-based Algorithm for Discovering Clusters a Density-based Algorithm for Discovering Clusters in Large Spatial Databases with Noise. In: Proceedings of the Second International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. KDD’96. AAAI Press; 1996. p. 226–231.
    Autor: GN Lance
    Título: A general theory of classificatory sorting strategies II. Clustering systems
    Título do periódico: The computer journal
    Volume: 10
    Fascículo: 3
    Primeira página: 271
    Ano: 1967
    DOI: 10.1093/comjnl/10.3.271
    Autor: R Redner
    Título: Mixture densities, maximum likelihood and the em algorithm
    Título do periódico: SIAM Review
    Volume: 26
    Fascículo: 6
    Ano: 1984
    Autor: AP Dempster
    Título: Maximum Likelihood from Incomplete Data via the EM Algorithm
    Título do periódico: Journal of the Royal Statistical Society Series B
    Volume: 39
    Fascículo: 6
    Ano: 1977
    Autor: C Fraley
    Título: Model-based clustering, discriminant analysis, and density estimation
    Título do periódico: Journal of the American statistical Association
    Volume: 97
    Fascículo: 458
    Primeira página: 611
    Ano: 2002
    DOI: 10.1198/016214502760047131
    Autor: C Fraley
    Título: MCLUST: Software for model-based cluster analysis
    Título do periódico: Journal of Classification
    Volume: 16
    Fascículo: 2
    Primeira página: 297
    Ano: 1999
    DOI: 10.1007/s003579900058
    Autor: C Fraley
    Título: Enhanced Model-Based Clustering, Density Estimation, and Discriminant Analysis Software: MCLUST”
    Título do periódico: Journal of Classification
    Volume: 20
    Fascículo: 2
    Primeira página: 263
    Ano: 2003
    DOI: 10.1007/s00357-003-0015-3
    Autor: C Fraley
    Título: Algorithms for model-based Gaussian hierarchical clustering
    Título do periódico: SIAM Journal on Scientific Computing
    Volume: 20
    Fascículo: 1
    Primeira página: 270
    Ano: 1998
    DOI: 10.1137/S1064827596311451
    Autor: G Schwarz
    Título: Estimating the dimension of a model
    Título do periódico: The annals of statistics
    Volume: 6
    Fascículo: 2
    Primeira página: 461
    Ano: 1978
    DOI: 10.1214/aos/1176344136
    Autor: MC Nascimento
    Título: Spectral methods for graph clustering–a survey
    Título do periódico: European Journal of Operational Research
    Volume: 211
    Fascículo: 2
    Primeira página: 221
    Ano: 2011
    DOI: 10.1016/j.ejor.2010.08.012
    Autor: M Filippone
    Título: A survey of kernel and spectral methods for clustering
    Título do periódico: Pattern recognition
    Volume: 41
    Fascículo: 1
    Primeira página: 176
    Ano: 2008
    DOI: 10.1016/j.patcog.2007.05.018
    Autor: U Von Luxburg
    Título: A tutorial on spectral clustering
    Título do periódico: Statistics and computing
    Volume: 17
    Fascículo: 4
    Primeira página: 395
    Ano: 2007
    DOI: 10.1007/s11222-007-9033-z
    Autor: AY Ng
    Título: Advances in Neural Information Processing Systems 14
    Primeira página: 849
    Ano: 2001
    Autor: IS Dhillon
    Título: A unified view of kernel k-means, spectral clustering and graph cuts
    Título do periódico: Citeseer
    Ano: 2004
    Autor: HP Kriegel
    Título: Subspace clustering
    Título do periódico: Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery
    Volume: 2
    Fascículo: 4
    Primeira página: 351
    Ano: 2012
    Autor: K Sim
    Título: A survey on enhanced subspace clustering
    Título do periódico: Data mining and knowledge discovery
    Volume: 26
    Fascículo: 2
    Primeira página: 332
    Ano: 2013
    DOI: 10.1007/s10618-012-0258-x
    Autor: L Bergé
    Título: HDclassif: an R Package for Model-Based Clustering and Discriminant Analysis of High-Dimensional Data
    Título do periódico: Journal of Statistical Software
    Volume: 46
    Fascículo: 6
    Primeira página: 1
    Ano: 2012
    DOI: 10.18637/jss.v046.i06
    Autor: C Bouveyron
    Título: High-dimensional data clustering
    Título do periódico: Computational Statistics & Data Analysis
    Volume: 52
    Fascículo: 1
    Primeira página: 502
    Ano: 2007
    DOI: 10.1016/j.csda.2007.02.009
    Autor: M Łuczak
    Título: Combining raw and normalized data in multivariate time series classification with dynamic time warping
    Título do periódico: Journal of Intelligent & Fuzzy Systems
    Volume: 34
    Fascículo: 1
    Primeira página: 373
    Ano: 2018
    DOI: 10.3233/JIFS-171393
    Autor: S Guha
    Título: Clustering data streams: Theory and practice
    Título do periódico: IEEE transactions on knowledge and data engineering
    Volume: 15
    Fascículo: 3
    Primeira página: 515
    Ano: 2003
    DOI: 10.1109/TKDE.2003.1198387
    Autor: JA Silva
    Título: Data stream clustering: A survey
    Título do periódico: ACM Computing Surveys
    Volume: 46
    Fascículo: 1
    Primeira página: 13
    Ano: 2013
    DOI: 10.1145/2522968.2522981
    Autor: RA Horn
    Título: Matrix Analysis
    Ano: 2012
    DOI: 10.1017/CBO9781139020411
    Liu Y, Li Z, Xiong H, Gao X, Wu J. Understanding of internal clustering validation measures. In: Data Mining (ICDM), 2010 IEEE 10th International Conference on. IEEE; 2010. p. 911–916.
    Autor: Y Lei
    Título: Ground truth bias in external cluster validity indices
    Título do periódico: Pattern Recognition
    Volume: 65
    Primeira página: 58
    Ano: 2017
    DOI: 10.1016/j.patcog.2016.12.003
    Autor: TM Cover
    Título: Elements of Information Theory
    Volume: vol. 2
    Ano: 2012
    Autor: A Strehl
    Título: Cluster ensembles—a knowledge reuse framework for combining multiple partitions
    Título do periódico: Journal of machine learning research
    Volume: 3
    Primeira página: 583
    Ano: 2002
    Autor: M Brun
    Título: Model-based evaluation of clustering validation measures
    Título do periódico: Pattern recognition
    Volume: 40
    Fascículo: 3
    Primeira página: 807
    Ano: 2007
    DOI: 10.1016/j.patcog.2006.06.026
    Autor: O Arbelaitz
    Título: An extensive comparative study of cluster validity indices
    Título do periódico: Pattern Recognition
    Volume: 46
    Fascículo: 1
    Primeira página: 243
    Ano: 2013
    DOI: 10.1016/j.patcog.2012.07.021
    McKight PE, Najab J. Kruskal-Wallis Test. Corsini Encyclopedia of Psychology. 2010;.
    Autor: GF Arruda
    Título: A complex networks approach for data clustering
    Título do periódico: Physica A: Statistical Mechanics and its Applications
    Volume: 391
    Fascículo: 23
    Primeira página: 6174
    Ano: 2012
    DOI: 10.1016/j.physa.2012.07.007
    Autor: LM Naeni
    Título: A Novel Clustering Methodology Based on Modularity Optimisation for Detecting Authorship Affinities in Shakespearean Era Plays
    Título do periódico: PLOS ONE
    Volume: 11
    Fascículo: 8
    Primeira página: 1
    Ano: 2016
    DOI: 10.1371/journal.pone.0157988
    Autor: DR Amancio
    Título: Authorship recognition via fluctuation analysis of network topology and word intermittency
    Título do periódico: Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment
    Volume: 2015
    Fascículo: 3
    Primeira página: P03005
    Ano: 2015
    DOI: 10.1088/1742-5468/2015/03/P03005
    Autor: C Garcia
    Título: BoCluSt: Bootstrap Clustering Stability Algorithm for Community Detection
    Título do periódico: PLOS ONE
    Volume: 11
    Fascículo: 6
    Primeira página: 1
    Ano: 2016
    DOI: 10.1371/journal.pone.0156576
    Autor: G Colavizza
    Título: Clustering citation histories in the Physical Review
    Título do periódico: Journal of Informetrics
    Volume: 10
    Fascículo: 4
    Primeira página: 1037
    Ano: 2016
    DOI: 10.1016/j.joi.2016.07.009
    Autor: M Benaim
    Título: A Stochastic Model of Neural Network for Unsupervised Learning
    Título do periódico: Europhysics Letters
    Volume: 19
    Fascículo: 3
    Primeira página: 241
    Ano: 1992
    DOI: 10.1209/0295-5075/19/3/015

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