[发明专利]基于量子计算的数据聚类方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了基于量子计算的数据聚类方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取第一集合中的第一数据点，所述第一集合包括多个数据点，根据预设量子线路，判断所述第一数据点的预设邻域内其他数据点的个数是否大于预设阈值，若大于，则标记所述第一数据点为核心点，并将所述第一数据点的预设邻域内其他数据点划入以所述第一数据点为核心的第一聚类。可见，本申请基于量子计算与聚类算法将相似度较高的数据划分到同一聚类。

技术领域

本发明属于量子计算领域，特别是基于量子计算的数据聚类方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

量子计算的两个核心是物理量子计算机和量子算法。受制于量子计算机硬件发展，很多量子算法都处于一个理论推导阶段。经典计算对量子算法的模拟，也仅限于低qubit量子线路，以全振幅算法为例，当量子线路的qubit数目达到32个时，如果采用经典计算模拟的话，至少需要64G内存；模拟33个qubit的量子线路，就需要128G内存，这种指数级增长的内存需求，严重限制了经典计算对量子算法的模拟效果。

使用量子算法对当前簇的核心对象进行更新，通过距离值找出属于同一类别的数据，完成对数据的聚类，目前亟需提供相应的量子算法实现该聚类过程，以填补技术空白。

发明内容

本申请提供了基于量子计算的数据聚类方法、装置、设备及存储介质，发挥了量子计算的并行优势，基于量子计算与聚类算法将相似度较高的数据划分到同一聚类。

第一方面，本申请提供了一种基于量子计算的数据聚类方法，包括：

获取第一集合中的第一数据点，所述第一集合包括多个数据点；

根据预设量子线路，判断所述第一数据点的预设邻域内其他数据点的个数是否大于预设阈值；

若大于，则标记所述第一数据点为核心点，并将所述第一数据点的预设邻域内其他数据点划入以所述第一数据点为核心的第一聚类。

可选地，若所述第一数据点的预设邻域内其他数据点的个数不大于预设阈值，所述方法还包括：

将所述第一数据点标记为非核心点，所述非核心点不作为任一聚类的核心。

可选地，所述将所述第一数据点的预设邻域内其他数据点划入以第一数据点为核心的第一聚类之后，所述方法还包括：

获取所述第一集合中的第二数据点，所述第二数据点与所述第一数据点位于不同位置；

判断所述第二数据点的预设邻域内其他数据点的个数是否大于预设阈值；

若大于，则设定所述第二数据点为核心点，并将所述第二数据点的预设邻域内其他数据点划入以所述第二数据点为核心的第二聚类；

判断所述第二聚类内的任一数据点是否已被划入以第一数据点为核心的第一聚类；

若是，则以所述第一数据点为核心，合并所述第一聚类与所述第二聚类。

可选地，所述判断所述第一数据点的预设邻域内其他数据点的个数是否大于预设阈值包括：

根据预设量子线路计算所述第一数据点与所述第一集合中其他数据点的相似度；

判断大于或等于预设相似度的第一相似度的个数是否大于预设阈值；

若是，则所述第一数据点的预设邻域内其他数据点的个数大于预设阈值；

若否，则所述第一数据点的预设邻域内其他数据点的个数不大于预设阈值。

可选地，所述根据预设量子线路逐一计算所述第一数据点与所述第一集合中其他数据点的相似度；

根据预设量子逻辑门构建所述预设量子线路，所述预设量子逻辑门包括RX门、RY门、H门与受控SWAP门；