SD方法算法中的参数具体含义可能会因不同的应用背景和算法实现而有所差异。然而，一般来说，在统计和数据分析中，SD（标准差）是一个衡量数据离散程度的指标。在计算SD时，会涉及到几个关键参数。

首先，我们需要计算数据集中每个值到平均值的距离。这里的“平均值”就是数据集中的一个关键参数，代表了数据集中所有值的中心趋势。

接着，我们会计算每个值到平均值距离的平方和。这个过程中并没有显式的参数，但“平方和”是一个重要的中间计算结果。

然后，我们需要将这个平方和除以数据点的数量，以得到方差。这里的“数据点的数量”是另一个关键参数，它决定了我们如何对平方和进行平均化。

最后，我们通过对方差取平方根来得到SD。SD本身就是一个参数，它描述了数据集的离散程度。

需要注意的是，不同的SD方法算法可能会根据具体的应用场景和需求对参数进行不同的处理或解释。因此，在具体使用时，建议查阅相关的算法文档或教程以获取更详细和准确的信息。