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  • Source: IEEE Transactions on Big Data. Unidade: ICMC

    Subjects: BIG DATA, MINERAÇÃO DE DADOS

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      SANTOS, Joelson Antonio dos et al. Hierarchical density-based clustering using MapReduce. IEEE Transactions on Big Data, v. 7, n. Ja-Mar. 2021, p. 102-114, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TBDATA.2019.2907624. Acesso em: 28 maio 2024.
    • APA

      Santos, J. A. dos, Syed, T. I., Naldi, M. C., Campello, R. J. G. B., & Sander, J. (2021). Hierarchical density-based clustering using MapReduce. IEEE Transactions on Big Data, 7( Ja-Mar. 2021), 102-114. doi:10.1109/TBDATA.2019.2907624
    • NLM

      Santos JA dos, Syed TI, Naldi MC, Campello RJGB, Sander J. Hierarchical density-based clustering using MapReduce [Internet]. IEEE Transactions on Big Data. 2021 ; 7( Ja-Mar. 2021): 102-114.[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TBDATA.2019.2907624
    • Vancouver

      Santos JA dos, Syed TI, Naldi MC, Campello RJGB, Sander J. Hierarchical density-based clustering using MapReduce [Internet]. IEEE Transactions on Big Data. 2021 ; 7( Ja-Mar. 2021): 102-114.[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TBDATA.2019.2907624
  • Source: ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data. Unidade: ICMC

    Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      MARQUES, Henrique Oliveira et al. Internal evaluation of unsupervised outlier detection. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, v. 14, n. 4, p. 47:1-47:42, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1145/3394053. Acesso em: 28 maio 2024.
    • APA

      Marques, H. O., Campello, R. J. G. B., Sander, J., & Zimek, A. (2020). Internal evaluation of unsupervised outlier detection. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, 14( 4), 47:1-47:42. doi:10.1145/3394053
    • NLM

      Marques HO, Campello RJGB, Sander J, Zimek A. Internal evaluation of unsupervised outlier detection [Internet]. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data. 2020 ; 14( 4): 47:1-47:42.[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3394053
    • Vancouver

      Marques HO, Campello RJGB, Sander J, Zimek A. Internal evaluation of unsupervised outlier detection [Internet]. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data. 2020 ; 14( 4): 47:1-47:42.[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3394053
  • Source: Data Mining and Knowledge Discovery. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS

    Versão PublicadaAcesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      GERTRUDES, Jadson Castro et al. A unified view of density-based methods for semi-supervised clustering and classification. Data Mining and Knowledge Discovery, v. No 2019, n. 6, p. 1894-1952, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10618-019-00651-1. Acesso em: 28 maio 2024.
    • APA

      Gertrudes, J. C., Zimek, A., Sander, J., & Campello, R. J. G. B. (2019). A unified view of density-based methods for semi-supervised clustering and classification. Data Mining and Knowledge Discovery, No 2019( 6), 1894-1952. doi:10.1007/s10618-019-00651-1
    • NLM

      Gertrudes JC, Zimek A, Sander J, Campello RJGB. A unified view of density-based methods for semi-supervised clustering and classification [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2019 ; No 2019( 6): 1894-1952.[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-019-00651-1
    • Vancouver

      Gertrudes JC, Zimek A, Sander J, Campello RJGB. A unified view of density-based methods for semi-supervised clustering and classification [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2019 ; No 2019( 6): 1894-1952.[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-019-00651-1

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