一种基于变分量子核的量子支持向量机的数据分类方法

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1.一种基于变分量子核的量子支持向量机的数据分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，将待分类数据组成数据集，/>表示待分类数据的数量，/>表示每条待分类数据的维数，/>表示/>维实数空间，/>表示第/>条待分类数据；将数据集/>保存在量子数据结构中；步骤二，将数据集通过映射函数/>映射得到映射数据集/>，第/>条待分类数据/>映射后得到映射待分类数据/>，映射函数/>的待优化参数向量为/>；步骤三，制备映射数据集量子特性编码将映射数据集/>进行量子编码；步骤四，根据核函数矩阵定义描述映射空间数据分离超平面参数的核映射方程，通过量子线性求解器求解该核映射方程，得到表示映射空间数据分离超平面参数的量子态；核函数矩阵/>为/>维，核函数矩阵中每一个元素的值为该元素所在行所代表的映射待分类数据与该元素所在列所代表的映射待分类数据的内积；步骤五，基于表示映射空间数据分离超平面参数的量子态，使用量子支持向量机对映射数据集进行分类；步骤六，构建损失函数，基于损失函数更新映射函数的待优化参数向量/>，使损失函数值小于预设值，得到优化过的映射函数/>；步骤七，基于优化过的映射函数对待分类数据进行映射得到映射后的数据，使用量子支持向量机对映射后的数据进行分类。