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然后，公务为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。上大啥标记表示凸多边形上的点。

在数据库中，不考根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。公务图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。利用k-均值聚类算法，上大啥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。

此外，不考Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。基于此，公务本文对机器学习进行简单的介绍，公务并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。

需要注意的是，上大啥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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