A new data characterization for selecting clustering algorithms using meta-learning (2022)
- Authors:
- Autor USP: CARVALHO, ANDRÉ CARLOS PONCE DE LEON FERREIRA DE - ICMC
- Unidade: ICMC
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS
- Keywords: Meta Learning; Meta Feature; Distance; Correlation
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Revista de la Facultad de Ingeniería
- ISSN: 0716-3711
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 35, p. 30-36, 2022
-
ABNT
PIMENTEL, Bruno Almeida e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. A new data characterization for selecting clustering algorithms using meta-learning. Revista de la Facultad de Ingeniería, v. 35, p. 30-36, 2022Tradução . . Disponível em: https://revistaingenieria.uda.cl/Publicaciones/350004.pdf. Acesso em: 08 jan. 2026. -
APA
Pimentel, B. A., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2022). A new data characterization for selecting clustering algorithms using meta-learning. Revista de la Facultad de Ingeniería, 35, 30-36. Recuperado de https://revistaingenieria.uda.cl/Publicaciones/350004.pdf -
NLM
Pimentel BA, Carvalho ACP de LF de. A new data characterization for selecting clustering algorithms using meta-learning [Internet]. Revista de la Facultad de Ingeniería. 2022 ; 35 30-36.[citado 2026 jan. 08 ] Available from: https://revistaingenieria.uda.cl/Publicaciones/350004.pdf -
Vancouver
Pimentel BA, Carvalho ACP de LF de. A new data characterization for selecting clustering algorithms using meta-learning [Internet]. Revista de la Facultad de Ingeniería. 2022 ; 35 30-36.[citado 2026 jan. 08 ] Available from: https://revistaingenieria.uda.cl/Publicaciones/350004.pdf - Reduction strategies for hierarchical multi-label classification in protein function prediction
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