在高度聚集的样品中观察到更缓慢的相变，半导也可以作为以上动理学行为的证明，这也意味着更低效的离子/电子转移过程和更低的材料利用率。
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利用k-均值聚类算法，国半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。需要注意的是，导体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。
深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、市场卷积神经网络（CNN）等[3]。3.1材料结构、半导相变及缺陷的分析2017年6月，半导Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。