-
题名一种基于最小距离的量子k-means算法
被引量:6
- 1
-
-
作者
周晓彦
安星星
刘文杰
嵇福高
-
机构
南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室
南京信息工程大学江苏省气象传感网技术工程中心
南京信息工程大学计算机与软件学院
-
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2017年第5期1059-1062,共4页
-
基金
国家自然科学基金项目(61373131
61373016)资助
江苏省高等学校大学生创新创业训练计划项目(201310300018Z)资助
-
文摘
k-means算法以其简单和快速的特点而被广泛地应用,但其计算复杂度随着数据维数呈指数级增长.通过采用量子比特来表示空间中的点,提出一个高效的基于距离最小化原则的量子k-means算法,相比经典k-means算法,该算法能够带来指数级加速.为了计算待分类点与聚类中心之间距离,通过增加一个辅助粒子构造聚类中心与待分类点的纠缠态,并对辅助粒子进行投影测量,进而依据测量结果计算出两点之间距离.算法的目的是将待分类的点按距离最小原则分到相应的聚类中.算法中,需随机选择k个点作为初始聚类中心,在接下来的迭代过程中,不断地更新聚类中心,直到聚类中心不再变化或小于指定的阈值,则迭代结束.
-
关键词
量子k-means
量子比特
纠缠态
投影测量
指数级加速
-
Keywords
quantum k-means algorithm
quantum bits
entangled state
projective measurement
exponential speed-up
-
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-