Socioeconomic class Of brazilian cities for health, education and employment & income IFDM: a clustering data analysis (2016)
- Authors:
- USP affiliated authors: NAGANO, MARCELO SEIDO - EESC ; FRÓES, NÁDIA JUNQUEIRA MARTARELLI - EESC
- Unidade: EESC
- Sigla do Departamento: SEP
- DOI: 10.1109/TLA.2016.7459643
- Subjects: CIDADES; MINERAÇÃO DE DADOS; ANÁLISE DE CONGLOMERADOS; SAÚDE; EDUCAÇÃO; EMPREGO; RENDA (TEORIA ECONÔMICA)
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: Institute of Electrical and Electronics Engineers
- Publisher place: Piscataway, NJ
- Date published: 2016
- Source:
- Título: IEEE Latin America Transactions
- ISSN: 1548-0992
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 14, n. 3, p. 1513-1518, 2016
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
MARTARELLI, Nádia Junqueira e NAGANO, Marcelo Seido. Socioeconomic class Of brazilian cities for health, education and employment & income IFDM: a clustering data analysis. IEEE Latin America Transactions, v. 14, n. 3, p. 1513-1518, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TLA.2016.7459643. Acesso em: 01 jan. 2026. -
APA
Martarelli, N. J., & Nagano, M. S. (2016). Socioeconomic class Of brazilian cities for health, education and employment & income IFDM: a clustering data analysis. IEEE Latin America Transactions, 14( 3), 1513-1518. doi:10.1109/TLA.2016.7459643 -
NLM
Martarelli NJ, Nagano MS. Socioeconomic class Of brazilian cities for health, education and employment & income IFDM: a clustering data analysis [Internet]. IEEE Latin America Transactions. 2016 ; 14( 3): 1513-1518.[citado 2026 jan. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TLA.2016.7459643 -
Vancouver
Martarelli NJ, Nagano MS. Socioeconomic class Of brazilian cities for health, education and employment & income IFDM: a clustering data analysis [Internet]. IEEE Latin America Transactions. 2016 ; 14( 3): 1513-1518.[citado 2026 jan. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TLA.2016.7459643 - High-performing heuristics to minimize flowtime in no-idle permutation flowshop
- Socioeconomic class Of brazilian cities for health, education and employment & income IFDM: a clustering data analysis
- Uma abordagem construtiva do algoritmo genético para a seleção de atributos no agrupamento de dados
- How have high-impact scientific studies designing their experiments on mixed data clustering? A systematic map to guide better choices
- Contributions to the mixed data clustering problem: from a conceptual codification and classification proposal to the usage of optimization methods
- Seleção de atributos em agrupamento de dados utilizando algoritmos evolutivos
- Direcionadores de valor para instituições financeiras no Brasil: um estudo preliminar
- Rumos da produção científica em gestão do conhecimento sob a ótica de seus relacionamentos com a gestão da inovação, da informação e da tecnologia
- O ergonomista, membro da equipe de projeto: percepções sobre a ótica das competências e tipologias de conhecimento
- Mix de produção: abordagem pelo ganho ao dia
Informações sobre o DOI: 10.1109/TLA.2016.7459643 (Fonte: oaDOI API)
Download do texto completo
| Tipo | Nome | Link | |
|---|---|---|---|
 |
PROD_23952_SYSNO_3041346.... |
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
