量子近邻传播聚类算法的研究

• 作者: 房骁 王保锋 苏一丹 覃华 陈琴
• 来源期刊: 广西大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 近邻传播聚类 偏向参数优化 量子计算 量子旋转门
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机与电子信息科学
• 页码范围: 561-568
• 页数: 8页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4938字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13624/j.cnki.issn.1001-7445.2018.0561

摘要

传统近邻传播聚类算法(affinity propagation,AP)的偏向参数与数据集相关,若不根据数据集作优化,将导致算法聚类精度低.为此提出一种量子近邻传播聚类算法,首先用量子叠加态编码偏向参数,再用量子旋转门搜索量子叠加态,找出近优的偏向参数供AP算法聚类,达到自适应优化AP偏向参数的目的.在UCI数据集上的实验结果表明,本文提出的算法聚类精度比同类算法更优,计算时间和迭代次数亦优于传统AP算法,引入量子计算优化近邻传播聚类算法的思路是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈琴	广西大学计算机与电子信息学院	80	843	16.0	27.0
2	覃华	广西大学计算机与电子信息学院	52	334	11.0	15.0
3	苏一丹	广西大学计算机与电子信息学院	114	849	16.0	23.0
4	王保锋	广西大学计算机与电子信息学院	3	2	1.0	1.0
5	房骁	广西大学计算机与电子信息学院	1	2	1.0	1.0