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Artigo de periodico
Unsupervised feature selection based on bio-inspired approaches (2020)
Martarelli, Nádia Junqueira; Nagano, Marcelo Seido
Fonte: Swarm and Evolutionary Computation. Unidade: EESC
Assuntos: ALGORITMOS GENÉTICOS, SIMULAÇÃO, TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO, MINERAÇÃO DE DADOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MARTARELLI, Nádia Junqueira e NAGANO, Marcelo Seido. Unsupervised feature selection based on bio-inspired approaches. Swarm and Evolutionary Computation, v. 52, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.swevo.2019.100618. Acesso em: 28 nov. 2025.
APA
Martarelli, N. J., & Nagano, M. S. (2020). Unsupervised feature selection based on bio-inspired approaches. Swarm and Evolutionary Computation, 52. doi:10.1016/j.swevo.2019.100618
NLM
Martarelli NJ, Nagano MS. Unsupervised feature selection based on bio-inspired approaches [Internet]. Swarm and Evolutionary Computation. 2020 ; 52[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.swevo.2019.100618
Vancouver
Martarelli NJ, Nagano MS. Unsupervised feature selection based on bio-inspired approaches [Internet]. Swarm and Evolutionary Computation. 2020 ; 52[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.swevo.2019.100618
Trabalho de evento-anais periodico
Optimization of the numeric and categorical attribute weights in KAMILA mixed data clustering algorithm (2019)
Martarelli, Nádia Junqueira; Nagano, Marcelo Seido
Fonte: Lecture Notes in Computer Science. Nome do evento: International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning - IDEAL. Unidade: EESC
Assuntos: ALGORITMOS GENÉTICOS, XXX
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ABNT
MARTARELLI, Nádia Junqueira e NAGANO, Marcelo Seido. Optimization of the numeric and categorical attribute weights in KAMILA mixed data clustering algorithm. Lecture Notes in Computer Science. Cham, Switzerland: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-33607-3_3. Acesso em: 28 nov. 2025. , 2019
APA
Martarelli, N. J., & Nagano, M. S. (2019). Optimization of the numeric and categorical attribute weights in KAMILA mixed data clustering algorithm. Lecture Notes in Computer Science. Cham, Switzerland: Springer. doi:10.1007/978-3-030-33607-3_3
NLM
Martarelli NJ, Nagano MS. Optimization of the numeric and categorical attribute weights in KAMILA mixed data clustering algorithm [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2019 ; 11871 20-27.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-33607-3_3
Vancouver
Martarelli NJ, Nagano MS. Optimization of the numeric and categorical attribute weights in KAMILA mixed data clustering algorithm [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2019 ; 11871 20-27.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-33607-3_3
Artigo de periodico
A constructive evolutionary approach for feature selection in unsupervised learning (2018)
Martarelli, Nádia Junqueira; Nagano, Marcelo Seido
Fonte: Swarm and Evolutionary Computation. Unidade: EESC
Assuntos: ALGORITMOS GENÉTICOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
MARTARELLI, Nádia Junqueira e NAGANO, Marcelo Seido. A constructive evolutionary approach for feature selection in unsupervised learning. Swarm and Evolutionary Computation, v. 42, p. 125-137, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.swevo.2018.03.002. Acesso em: 28 nov. 2025.
APA
Martarelli, N. J., & Nagano, M. S. (2018). A constructive evolutionary approach for feature selection in unsupervised learning. Swarm and Evolutionary Computation, 42, 125-137. doi:10.1016/j.swevo.2018.03.002
NLM
Martarelli NJ, Nagano MS. A constructive evolutionary approach for feature selection in unsupervised learning [Internet]. Swarm and Evolutionary Computation. 2018 ; 42 125-137.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.swevo.2018.03.002
Vancouver
Martarelli NJ, Nagano MS. A constructive evolutionary approach for feature selection in unsupervised learning [Internet]. Swarm and Evolutionary Computation. 2018 ; 42 125-137.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.swevo.2018.03.002
Dissertação (Mestrado)
Seleção de atributos em agrupamento de dados utilizando algoritmos evolutivos (2016)
Martarelli, Nádia Junqueira; Nagano, Marcelo Seido (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: BANCO DE DADOS, ALGORITMOS GENÉTICOS
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ABNT
MARTARELLI, Nádia Junqueira. Seleção de atributos em agrupamento de dados utilizando algoritmos evolutivos. 2016. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2016. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18156/tde-05102016-134559/. Acesso em: 28 nov. 2025.
APA
Martarelli, N. J. (2016). Seleção de atributos em agrupamento de dados utilizando algoritmos evolutivos (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18156/tde-05102016-134559/
NLM
Martarelli NJ. Seleção de atributos em agrupamento de dados utilizando algoritmos evolutivos [Internet]. 2016 ;[citado 2025 nov. 28 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18156/tde-05102016-134559/
Vancouver
Martarelli NJ. Seleção de atributos em agrupamento de dados utilizando algoritmos evolutivos [Internet]. 2016 ;[citado 2025 nov. 28 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18156/tde-05102016-134559/

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