Efficiency issues of evolutionary k-means (2011)
- Authors:
- USP affiliated authors: CAMPELLO, RICARDO JOSÉ GABRIELLI BARRETO - ICMC ; CARVALHO, ANDRÉ CARLOS PONCE DE LEON FERREIRA DE - ICMC ; HRUSCHKA, EDUARDO RAUL - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1016/j.asoc.2010.06.010
- Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Applied Soft Computing
- ISSN: 1568-4946
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 11, n. 2, p. 1938-1952, Mar. 2011
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
NALDI, Murilo Coelho et al. Efficiency issues of evolutionary k-means. Applied Soft Computing, v. 11, n. 2, p. 1938-1952, 2011Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2010.06.010. Acesso em: 23 abr. 2024. -
APA
Naldi, M. C., Campello, R. J. G. B., Hruschka, E. R., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2011). Efficiency issues of evolutionary k-means. Applied Soft Computing, 11( 2), 1938-1952. doi:10.1016/j.asoc.2010.06.010 -
NLM
Naldi MC, Campello RJGB, Hruschka ER, Carvalho ACP de LF de. Efficiency issues of evolutionary k-means [Internet]. Applied Soft Computing. 2011 ; 11( 2): 1938-1952.[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2010.06.010 -
Vancouver
Naldi MC, Campello RJGB, Hruschka ER, Carvalho ACP de LF de. Efficiency issues of evolutionary k-means [Internet]. Applied Soft Computing. 2011 ; 11( 2): 1938-1952.[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2010.06.010 - Evolutionary fuzzy clustering: an overview and efficiency issues
- A survey of evolutionary algorithms for clustering
- Relative clustering validity criteria: a comparative overview
- 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
Informações sobre o DOI: 10.1016/j.asoc.2010.06.010 (Fonte: oaDOI API)
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