[發明專利]基于量子計算的譜聚類方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202210154362.0
• 申請日: 2022-02-21
• 公開（公告）號: CN114219048A
• 公開（公告）日: 2022-03-22
• 發明（設計）人: 方圓;王偉;李蕾;竇猛漢
• 申請（專利權）人: 合肥本源量子計算科技有限責任公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N10/60
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于量子計算的譜聚類方法，其特征在于，包括：

獲取待聚類的數據集，分別制備所述數據集內所有數值的量子態，并將所述所有數值的量子態每兩個作為第一預設量子線路的初態；

運行并測量所述第一預設量子線路，所述第一預設量子線路用于計算所述量子態間的相似度；

根據測量結果得到所述量子態間的相似度，基于所述相似度構建用于譜聚類的拉普拉斯矩陣；

根據所述拉普拉斯矩陣，確定所述數據集對應的待聚類樣本，并根據所述待聚類樣本完成譜聚類。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據測量結果得到所述量子態間的相似度，基于所述相似度構建用于譜聚類的拉普拉斯矩陣，包括：

根據所述量子態間的相似度生成與所述數據集對應的相似矩陣；

根據所述相似矩陣的對角線生成度矩陣，并根據所述相似矩陣與所述度矩陣構建拉普拉斯矩陣。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述拉普拉斯矩陣，確定所述數據集對應的待聚類樣本，包括：

將所述拉普拉斯矩陣按照預設方式標準化，計算所述標準化后的拉普拉斯矩陣的n個特征向量，將所述n個特征向量作為待聚類樣本。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據所述待聚類樣本完成譜聚類，包括：

分別計算每個所述特征向量與其他n-1個特征向量的距離；

根據所述距離以及第一預設條件對所述待聚類樣本進行簇的劃分，其中，所述第一預設條件包括簇的個數以及每個簇對應簇心。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

判斷劃分后的所述簇是否滿足第二預設條件；

若不滿足所述第二預設條件，則更新所述簇心并根據更新后的簇心重新計算所述相似度。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述判斷劃分后的所述簇是否滿足第二預設條件，包括：

獲取所述簇心更新的次數；

若所述次數不小于第一預設值，判斷為滿足第二預設條件；

若所述次數小于第一預設值，則判斷為不滿足第二預設條件。

7.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述判斷劃分后的所述簇是否滿足第二預設條件，包括：

獲取所述簇心的更新對應的偏移距離；

若所述偏移距離小于第二預設值，則判斷為滿足第二預設條件；

若所述偏移距離不小于第二預設值，則判斷為不滿足第二預設條件。

8.一種基于量子計算的譜聚類裝置，其特征在于，包括：

獲取單元，用于獲取待聚類的數據集，分別制備所述數據集內所有數值的量子態，并將所述所有數值的量子態每兩個作為第一預設量子線路的初態；

運行單元，用于運行并測量所述第一預設量子線路，所述第一預設量子線路用于計算所述量子態間的相似度；

構建單元，用于根據測量結果得到所述量子態間的相似度，基于所述相似度構建用于譜聚類的拉普拉斯矩陣；

確定單元，用于根據所述拉普拉斯矩陣，確定所述數據集對應的待聚類樣本，并根據所述待聚類樣本完成譜聚類。

9.一種電子設備，其特征在于，包括處理器、存儲器、通信接口，以及一個或多個程序，所述一個或多個程序被存儲在所述存儲器中，并且被配置由所述處理器執行，所述程序包括用于執行如權利要求1-7任一項所述的方法中的步驟的指令。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行以實現權利要求1-7任一項所述的方法。