机构名称：
¥ 1.0
摘要 近年来，我们目睹了全球越来越多的设备创建、捕获、复制和使用的数据不可阻挡地增长。对如此大量信息的处理需求促使人们研究更高的计算能力系统和专门的算法。其中，量子计算是一种基于量子理论的有前途的快速计算范式。在某些任务的计算复杂度方面，量子算法有望超越经典算法，机器学习就是其中之一，因此量子机器学习的子领域是最有前途的领域之一。在这项工作中，我们设计了一种用于 k-Means 的混合量子算法。我们算法的主要思想是以量子方式计算输入数据集中记录对之间的距离。我们表明，我们的量子算法原则上可以比经典的 k-Means 更高效，同时获得相当的聚类结果。
使用量子 k 均值对经典数据进行聚类
主要关键词
相关文件推荐
