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各种应用程序生成的大量数据需要高级计算功能来处理,分析和提取洞察力。量子计算具有并行执行复杂操作的能力,对云环境中的数据挖掘具有巨大的希望。本文研究了使用量子计算进行数据挖掘的尖端方法。本文分析了几种关键的量子算法,包括Grover的搜索算法,量子主成分分析(QPCA)和量子支持向量机(QSVM)。它深入研究了这些算法的细节,探索了它们的原理,应用和在各个领域的潜在益处。我们还对各种算法进行了比较分析,并讨论了将量子计算用于数据挖掘的困难,例如对专业知识,可伸缩性问题和硬件约束的要求。总体而言,这项工作证明了量子计算在云系统中可扩展有效的数据挖掘的能力,并提出了未来的研究途径,以调查量子计算在数据挖掘中的使用。

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