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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，改加由于数据的数量和维度的增大，改加使得手动非原位分析存在局限性。快放开配机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。当我们进行PFM图谱分析时，售电仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，售电而不能发现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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