Relative clustering validity criteria: a comparative overview (2010)
- Authors:
- USP affiliated authors: CAMPELLO, RICARDO JOSÉ GABRIELLI BARRETO - ICMC ; HRUSCHKA, EDUARDO RAUL - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1002/sam.10080
- Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Malden, Ma
- Date published: 2010
- Source:
- Título do periódico: Statistical Analysis and Data Mining
- ISSN: 1932-1872
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 3, n. 4, p. 209-235, 2010
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
VENDRAMIN, Lucas e CAMPELLO, Ricardo José Gabrielli Barreto e HRUSCHKA, Eduardo Raul. Relative clustering validity criteria: a comparative overview. Statistical Analysis and Data Mining, v. 3, n. 4, p. 209-235, 2010Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1002/sam.10080. Acesso em: 20 abr. 2024. -
APA
Vendramin, L., Campello, R. J. G. B., & Hruschka, E. R. (2010). Relative clustering validity criteria: a comparative overview. Statistical Analysis and Data Mining, 3( 4), 209-235. doi:10.1002/sam.10080 -
NLM
Vendramin L, Campello RJGB, Hruschka ER. Relative clustering validity criteria: a comparative overview [Internet]. Statistical Analysis and Data Mining. 2010 ; 3( 4): 209-235.[citado 2024 abr. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1002/sam.10080 -
Vancouver
Vendramin L, Campello RJGB, Hruschka ER. Relative clustering validity criteria: a comparative overview [Internet]. Statistical Analysis and Data Mining. 2010 ; 3( 4): 209-235.[citado 2024 abr. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1002/sam.10080 - A robust methodology for comparing performances of clustering validity criteria
- On the efficiency of evolutionary fuzzy clustering
- On the comparisson of relative clustering validity criteria
- A fuzzy variant of an evolutionary algorithm for clustering
- Fuzzy clustering-based filter
- Collaborative fuzzy clustering algorithms: some refinements and design guidelines
- On comparing two sequences of numbers and its applications to clustering analysis
- A comparative study on the use of correlation coefficients for redundant feature elimination
- Distributed Fuzzy clustering with automatic detection of the number of clusters
- Efficiency issues of evolutionary k-means
Informações sobre o DOI: 10.1002/sam.10080 (Fonte: oaDOI API)
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
