公开(公告)号：CN113743457A

公开(公告)日：2021-12-03

申请号：CN202110862884.1

申请日：2021-07-29

Applicant: 暨南大学

Inventor： 宋婷婷 ,  吴智豪 ,  张衍炳

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于量子Grover搜索技术的量子密度峰值聚类方法。该方法包括数据的预处理，数据映射到极坐标中，DistCalc线路求距离，加法线路求数据点的属性值，整合数据结果，Grover算法搜索中心点，数据的聚类。本发明利用量子叠加原理，通过DistCalc线路和量子加法线路进行聚类算法中最为关键的距离运算，大大降低其运算时间，再通过量子Grover算法对数据处理的结果进行整合，搜索出最为适合的聚类中心，按照聚类中心进行聚类，从而完成对原始输入数据的聚类。本发明其时间复杂度与数据量的关系为线性关系，可以应用于各种大数据场景下，使其快速而有效地进行数据的聚类。

公开(公告)号：CN113743457B

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN202110862884.1

申请日：2021-07-29

Applicant: 暨南大学

Inventor： 宋婷婷 ,  吴智豪 ,  张衍炳

IPC: G06F18/2321 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明公开了一种基于量子Grover搜索技术的量子密度峰值聚类方法。该方法包括数据的预处理，数据映射到极坐标中，DistCalc线路求距离，加法线路求数据点的属性值，整合数据结果，Grover算法搜索中心点，数据的聚类。本发明利用量子叠加原理，通过DistCalc线路和量子加法线路进行聚类算法中最为关键的距离运算，大大降低其运算时间，再通过量子Grover算法对数据处理的结果进行整合，搜索出最为适合的聚类中心，按照聚类中心进行聚类，从而完成对原始输入数据的聚类。本发明其时间复杂度与数据量的关系为线性关系，可以应用于各种大数据场景下，使其快速而有效地进行数据的聚类。