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当我们进行PFM图谱分析时，空间仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，空间而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。当然，技术集通机器学习的学习过程并非如此简单。

根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、完成无监督学习、半监督学习以及强化学习。作者进一步扩展了其框架，特高以提取硫空位的扩散参数，特高并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。这就是步骤二：压密数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。

道山图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，火隐患普由于原位探针的出现，火隐患普使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。

查分图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。

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