論文の概要: Measurement-Based Quantum Clustering Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00566v1
- Date: Wed, 1 Feb 2023 16:38:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-02 17:07:58.656756
- Title: Measurement-Based Quantum Clustering Algorithms
- Title（参考訳）: 計測に基づく量子クラスタリングアルゴリズム
- Authors: Srushti Patil, Shreya Banerjee, Prasanta K. Panigrahi
- Abstract要約: 本稿では,2つの計測に基づくクラスタリングアルゴリズムを提案する。
ユークリッド距離計量は、データポイント間の類似性の尺度として用いられる。
各クラスタのバウンドは、使用するアンシラの数に基づいて決定される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In machine learning, the key approach to finding clusters out of unlabelled
datasets is unsupervised learning algorithms. In this paper, two novel
measurement-based clustering algorithms are proposed. The Euclidean distance
metric is used as a measure of similarity between the data points. The key idea
of quantum parallelism and quantum entanglement is used for clustering. The
bound for each cluster is determined based on the number of ancillae used.
Another quantum-inspired algorithm is proposed based on unsharp measurements
where we construct a set of effect operators with a gaussian probability
amplitude for clustering. We implemented algorithms on a concentric circle data
set, the Churrtiz data set of cities, and the Wisconsin breast cancer dataset.
- Abstract（参考訳）: 機械学習では、ラベルのないデータセットからクラスタを見つけるための重要なアプローチは教師なし学習アルゴリズムである。
本稿では,2つの新しい計測に基づくクラスタリングアルゴリズムを提案する。
ユークリッド距離計量は、データポイント間の類似性の尺度として用いられる。
量子並列性と量子絡み合いの鍵となる考え方はクラスタリングに使用される。
各クラスタのバウンドは、使用するアンシラの数に基づいて決定される。
クラスタリングのためのガウス確率振幅を持つエフェクト演算子の集合を構成するアンシャープ測定に基づいて、別の量子インスパイアされたアルゴリズムを提案する。
我々は,同心円型データセット,都市のchurrtizデータセット,ウィスコンシン乳がんデータセットにアルゴリズムを実装した。
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