Fraideinberze, Antonio Canabrava; Cordeiro, Robson Leonardo Ferreira (Orientador) 
Subjects: FRACTAIS, BANCO DE DADOS, ALGORITMOS E ESTRUTURAS DE DADOS
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ABNT
FRAIDEINBERZE, Antonio Canabrava. Effective and unsupervised fractal-based feature selection for very large datasets: removing linear and non-linear attribute correlations. 2017. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2017. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17112017-154451/. Acesso em: 15 out. 2024.APA
Fraideinberze, A. C. (2017). Effective and unsupervised fractal-based feature selection for very large datasets: removing linear and non-linear attribute correlations (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17112017-154451/NLM
Fraideinberze AC. Effective and unsupervised fractal-based feature selection for very large datasets: removing linear and non-linear attribute correlations [Internet]. 2017 ;[citado 2024 out. 15 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17112017-154451/Vancouver
Fraideinberze AC. Effective and unsupervised fractal-based feature selection for very large datasets: removing linear and non-linear attribute correlations [Internet]. 2017 ;[citado 2024 out. 15 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17112017-154451/
