k-Means 的量子逼近方案

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本文介绍了QRAM模型中解决k-均值聚类问题的量子逼近方案,运行时间依赖于数据点数量的对数多项式,能够高概率输出一个包含k个中心的集合,成本不超过最优解的(1+ε)倍。这是第一个具有对k-均值问题具有(1+ε)可证逼近保证且具有多项式对数运行时间的量子算法。与先前的无监督学习方法不同,该算法不需要量子线性代数子程序,运行时间与参数无关。

原文中文,约400字,阅读约需1分钟。
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