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Este estudio utiliza el método WCRG para aprender la distribución de la condición de fluctuación colectiva del modelo de giro suave frustrado, muestreando recursivamente de grueso a fino, y evita la limitación del fallo del algoritmo de conglomerado bajo frustración débil. En comparación con los algoritmos de agrupamiento estructural anteriores, esta es la primera vez que el aprendizaje reemplaza la construcción para generar grupos relevantes.