其中包含了量子形式的k-means算法的输出。该态包含了所有向量的均匀叠加,每个向量被分配到相应的簇中,并且可以通过采样来提供关于那些状态处于相同或不同簇中的信息。对于量子聚类算法,按照原始的Lloyd算法进行,但在量子叠加中表示所有均值。 在第一步中,为每个簇选择 k 个带有标签 i_c 标签的向量作为簇的初始种子...
本文着重探讨量子版本的 k - means 算法(Q - means),旨在借助量子计算的优势提升聚类算法的性能,通过 Qiskit 模拟器来近似计算距离,进而为无监督机器学习提供全新的解决方案。文中详细阐述了 Q - means 算法的原理以及具体的实现步骤,并且将其与传统的 k - means 算法进行了对比,实验结果充分展示了 Q - means ...
1. k均值(K-Means )算法 2. 量子线路 3. 代码实例 Calvin:量子计算系列教程目录83 赞同 · 6 评论文章
本文着重探讨量子版本的 k - means 算法(Q - means),旨在借助量子计算的优势提升聚类算法的性能,通过 Qiskit 模拟器来近似计算距离,进而为无监督机器学习提供全新的解决方案。文中详细阐述了 Q - means 算法的原理以及具体的实现步骤,并且将其与传统的 k - means 算法进行了对比,实验结果充分展示了 Q - means ...
Q - means 算法是一种用于聚类的量子算法,是经典 k - means 算法的量子版本。以下是其详细原理介绍: 1. 总体流程 Q - means 算法在高层次上遵循与经典 k - means 算法相似的步骤,包括初始化中心点、将数据点分配到最近的中心点所属的簇以及更新中心点等操作。但在具体实现中,使用了量子子例程进行距离估计、...
K-means算法是最普及的聚类算法,也是一个比较简单的聚类算法。 算法接受一个未标记的数据集,然后将数据聚类成不同的组,同时,k-means算法也是一种无监督学习。 算法思想 k-means算法的思想比较简单,假设我们要把数据分成K个类,大概可以分为以下几个步骤: ...
量子k-means算法 下载积分: 1000 内容提示: 第48卷 第2期吉林大学学报 (工学版)Vol.48No.22018年3月JournalofJilinUniversity(Engineering andTechnology Edition) Mar.2018收稿日期: 2017-01-14.基金项目:国家自然科学基金项目( 61571226);江苏省自然科学基金项目(BK20140823) .作者简介:刘雪娟( 1980),女,...
【视频】用动画解释了K-Means,一目了然,小白也能看懂。首先,我们有一堆散落在桌面上的点(Data Points),假设是糖果,每个糖果都有自己的坐标。现在想分成K堆,将离得近的糖果分到一起,步骤如下:1. 先随意分堆:定好要分几堆(k 值),视频中,我们决定要分 3 堆;2. 随机挑 k 个位置:这些位置就好比“假想...
为提高经典k-means算法的计算效率,引入量子计算理论得到量子k-means算法。先将聚类数据和k个聚类中心制备成量子态,并行计算其相似度,接着利用相位估计算法将相似度信息保存到量子比特中,然后利用最小值查找量子算法查找最相似的聚类中心点。对比两种算法的复杂度可知,在一定条件下,相对经典算法而言,量子k-means算法的时...
K-means算法是划分聚类的典型代表之一,它具有算法简洁、运行速度快等优点;由于其无监督的属性,被广泛应用于在海量无标签数据集中寻找样本的相似性场景中。聚类不仅可以作为一个单独的过程来发现数据的内部分布结构,还可以作为有监督分类问题的预处理过程。例如,在一些商业应用中,可以先对没有标签的数据样本进行聚类,根据...