A recovering comparative study of clustering analysis

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.creatorBiagio, Maria Amélia-
Data de aceite: dc.date.accessioned2021-10-14T17:58:59Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2021-10-14T17:58:59Z-
Data de envio: dc.date.issued2013-04-09-
Data de envio: dc.date.issued2013-04-09-
Data de envio: dc.date.issued2000-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.unb.br/handle/10482/12762-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://dx.doi.org/10.5540/tema.2000.01.02.0303-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/620807-
Descrição: dc.descriptionMethaeuristic methodologies have been recently proposed for the maximum sum-of-squares clustering (MSSC) problem and tested on some standart problems from the literature, showing they have promising computacional results.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Publicador: dc.publisherSociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional – SBMAC-
Direitos: dc.rightsAcesso Aberto-
Direitos: dc.rightsAutores mantém os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a Licença Creative Commons Attribution que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e publicação inicial nesta revista. Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista. Autores têm permissão e são estimulados a publicar e distribuir seu trabalho online (ex.: em repositórios institucionais ou na sua página pessoal) a qualquer ponto antes ou durante o processo editorial, já que isso pode gerar alterações produtivas, bem como aumentar o impacto e a citação do trabalho publicado (Veja O Efeito do Acesso Livre). Fonte: http://www.sbmac.org.br/tema/seer/index.php/tema/about/submissions#copyrightNotice. Acesso em: 25 mar. 2013.-
Palavras-chave: dc.subjectAnálise numérica-
Palavras-chave: dc.subjectAnálise matemática-
Palavras-chave: dc.subjectEstatística descritiva-
Título: dc.titleA recovering comparative study of clustering analysis-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional – UNB

Não existem arquivos associados a este item.