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近年来，统实统综这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。此外，施电述目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。

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随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、统实统综3-6所示。因此，施电述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。

当我们进行PFM图谱分析时，力行仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，力行而不能发现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。

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