Miniatura

Fitxers

BACH SICHES NURIA.pdf (1.23 MB)

Tipus de document

Treball de fi de grau

Data de publicació

2024-06

Llicència de publicació

cc-by-nc-nd (c) Bach, 2024
Si us plau utilitzeu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest document: https://hdl.handle.net/2445/215509

4D STEM data analysis with KMeans clustering

Títol de la revista

Autors

Director/Tutor

ISSN de la revista

Títol del volum

Recurs relacionat

Resum

When using 4D STEM methods to study various material characteristics, large amounts of diffraction images are created for each sample studied. To determine different characteristics of the material locally from the data obtained from the diffraction patterns, it has been considered to use clustering machine learning algorithms that will be able to quickly read and classify all diffraction images. A KMeans algorithm has been adapted to classify this type of data. The method has been found to work satisfactorily when applied to an experimental example

Descripció

Treballs Finals de Grau de Física, Facultat de Física, Universitat de Barcelona, Curs: 2024, Tutores: Vanessa Costa, Sònia Estradé

Matèries

Difracció, Algorisme k-means, Treballs de fi de grau

Matèries (anglès)

Diffraction, k-means clustering, Bachelor's theses

Citació

Col·leccions

Treballs Finals de Grau (TFG) - Física

Citació

BACH SICHES, Núria. 4D STEM data analysis with KMeans clustering. [consulta: 30 de gener de 2026]. [Disponible a: https://hdl.handle.net/2445/215509]

Exportar metadades

JSON - METS

Compartir registre