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Artigo de periodico
Improving k-means through distributed scalable metaheuristics (2017)
Oliveira, G. V; Coutinho, F. P; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto; Naldi, M. C
Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ALGORITMOS, MINERAÇÃO DE DADOS, HEURÍSTICA, ALGORITMOS GENÉTICOS
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ABNT
OLIVEIRA, G. V et al. Improving k-means through distributed scalable metaheuristics. Neurocomputing, v. 246, p. 45-57, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.07.074. Acesso em: 28 abr. 2024.
APA
Oliveira, G. V., Coutinho, F. P., Campello, R. J. G. B., & Naldi, M. C. (2017). Improving k-means through distributed scalable metaheuristics. Neurocomputing, 246, 45-57. doi:10.1016/j.neucom.2016.07.074
NLM
Oliveira GV, Coutinho FP, Campello RJGB, Naldi MC. Improving k-means through distributed scalable metaheuristics [Internet]. Neurocomputing. 2017 ; 246 45-57.[citado 2024 abr. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.07.074
Vancouver
Oliveira GV, Coutinho FP, Campello RJGB, Naldi MC. Improving k-means through distributed scalable metaheuristics [Internet]. Neurocomputing. 2017 ; 246 45-57.[citado 2024 abr. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.07.074
Artigo de periodico
Comparison of distributed evolutionary k-means clustering algorithms (2015)
Naldi, M. C; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto
Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
NALDI, M. C e CAMPELLO, Ricardo José Gabrielli Barreto. Comparison of distributed evolutionary k-means clustering algorithms. Neurocomputing, v. 163, p. 78-93, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.083. Acesso em: 28 abr. 2024.
APA
Naldi, M. C., & Campello, R. J. G. B. (2015). Comparison of distributed evolutionary k-means clustering algorithms. Neurocomputing, 163, 78-93. doi:10.1016/j.neucom.2014.07.083
NLM
Naldi MC, Campello RJGB. Comparison of distributed evolutionary k-means clustering algorithms [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 163 78-93.[citado 2024 abr. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.083
Vancouver
Naldi MC, Campello RJGB. Comparison of distributed evolutionary k-means clustering algorithms [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 163 78-93.[citado 2024 abr. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.083
Parte de monografia/livro
Fuzzy clustering algorithms and validity indices for distributed data (2015)
Vendramin, L; Naldi, M. C; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto
Source: Partitional clustering algorithms. Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, FUZZY (INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL)
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ABNT
VENDRAMIN, L e NALDI, M. C e CAMPELLO, Ricardo José Gabrielli Barreto. Fuzzy clustering algorithms and validity indices for distributed data. Partitional clustering algorithms. Tradução . Cham: Springer, 2015. . Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-319-09259-1_5. Acesso em: 28 abr. 2024.
APA
Vendramin, L., Naldi, M. C., & Campello, R. J. G. B. (2015). Fuzzy clustering algorithms and validity indices for distributed data. In Partitional clustering algorithms. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-319-09259-1_5
NLM
Vendramin L, Naldi MC, Campello RJGB. Fuzzy clustering algorithms and validity indices for distributed data [Internet]. In: Partitional clustering algorithms. Cham: Springer; 2015. [citado 2024 abr. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-319-09259-1_5
Vancouver
Vendramin L, Naldi MC, Campello RJGB. Fuzzy clustering algorithms and validity indices for distributed data [Internet]. In: Partitional clustering algorithms. Cham: Springer; 2015. [citado 2024 abr. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-319-09259-1_5
Trabalho de evento-anais periodico
Evolutionary k-means for distributed data sets (2014)
Naldi, M. C; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto
Source: Neurocomputing. Conference titles: Brazilian Symposium on Neural Networks - SBRN. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
NALDI, M. C e CAMPELLO, Ricardo José Gabrielli Barreto. Evolutionary k-means for distributed data sets. Neurocomputing. Amsterdam: Elsevier. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.05.046. Acesso em: 28 abr. 2024. , 2014
APA
Naldi, M. C., & Campello, R. J. G. B. (2014). Evolutionary k-means for distributed data sets. Neurocomputing. Amsterdam: Elsevier. doi:10.1016/j.neucom.2013.05.046
NLM
Naldi MC, Campello RJGB. Evolutionary k-means for distributed data sets [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 127 30-42.[citado 2024 abr. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.05.046
Vancouver
Naldi MC, Campello RJGB. Evolutionary k-means for distributed data sets [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 127 30-42.[citado 2024 abr. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.05.046
Artigo de periodico
Cluster ensemble selection based on relative validity indexes (2013)
Naldi, M. C; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto
Source: Data Mining and Knowledge Discovery. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
NALDI, M. C e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de e CAMPELLO, Ricardo José Gabrielli Barreto. Cluster ensemble selection based on relative validity indexes. Data Mining and Knowledge Discovery, v. 27, n. 2, p. 259-289, 2013Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10618-012-0290-x. Acesso em: 28 abr. 2024.
APA
Naldi, M. C., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Campello, R. J. G. B. (2013). Cluster ensemble selection based on relative validity indexes. Data Mining and Knowledge Discovery, 27( 2), 259-289. doi:10.1007/s10618-012-0290-x
NLM
Naldi MC, Carvalho ACP de LF de, Campello RJGB. Cluster ensemble selection based on relative validity indexes [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2013 ; 27( 2): 259-289.[citado 2024 abr. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-012-0290-x
Vancouver
Naldi MC, Carvalho ACP de LF de, Campello RJGB. Cluster ensemble selection based on relative validity indexes [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2013 ; 27( 2): 259-289.[citado 2024 abr. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-012-0290-x

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