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K1K2NN: A Novel Multi-Label Classification Approach Based on Neighbors for Predicting COVID-19 Drug Side Effects
K1K2NN:一种预测新冠肺炎药物副作用的基于邻域的多标签分类新方法
相关领域
雅卡索引 药品 分类器(UML) 2019年冠状病毒病(COVID-19) 药物重新定位 多标签分类 计算机科学 相似性(几何) 人工智能 样品(材料) 机器学习 k-最近邻算法 数据挖掘 模式识别(心理学) 医学 药理学 化学 疾病 病理 传染病(医学专业) 图像(数学) 色谱法
网址
DOI
10.1016/j.compbiolchem.2024.108066 doi
其它 期刊:Computational biology and chemistry
作者:Pranab Jyoti Das; Dilwar Hussain Mazumder
出版日期:2024-06-01
求助人
David 在 2024-04-18 00:35:57 发布自上海,悬赏 10 积分
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