English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Resumo Matrizes são estruturas subjacentes a diferentes tipos de visualização de dados, como por exemplo heatmaps. Diferentes algoritmos possibilitam uma permutação automática de seus elementos para prover um melhor entendimento visual, procurando agrupar linhas e colunas similares e evidenciar padrões. Este projeto de pesquisa teve por objetivo adicionar à ferramenta Matrix Reordering Analyzer (MRA) dois algoritmos de reordenação de matrizes baseados em clusterização hierárquica (Average Linkage Clustering e K-Medoids), ampliando assim o conjunto de algoritmos de reordenação de matrizes por ela utilizados para comparar desempenho e resultados de reordenações.

Análise da qualidade de algoritmos de clusterização utilizados para reordenação de matrizes em Visualização de Informação