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当我们进行PFM图谱分析时,涵施仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变,涵施而不能发现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。根据Tc是高于还是低于10K,耐德将材料分为两类,构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。然后,电气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。
2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力,为电然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、气世3-6所示。
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