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利用k-均值聚类算法，术让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。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、智慧电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。

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（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，术让由于数据的数量和维度的增大，术让使得手动非原位分析存在局限性。需要注意的是，智慧机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。

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