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利用k-均值聚类算法,百货根据凹陷中心与红线的距离,对磁滞回线的转变过程进行分类。因此,全部期2018年1月,美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程,帮助我们理解和设计铁电材料。根据Tc是高于还是低于10K,玩意将材料分为两类,构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。
以上,百货便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解,如果不足,请指正。然后,全部期使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类(图3-12),并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。
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