一种基于粒球的量子HNSW图KNN方法

本发明涉及一种基于粒球的量子HNSW图KNN方法，属于量子计算和机器学习领域。该方法首先通过经典计算将数据集D转换为粒球数据集M，有效降低参与计算的数据量。随后，利用量子计算并行性，通过QRAM算法和角度编码将粒球数据集编码到量子态，并使用Swap‑test和迭代比较量子线路计算相似度，构建多层量子HNSW图。最后，通过量子搜索和优先队列确定测试数据点的K个最近邻，并根据这些邻居的分类结果对测试数据点进行分类。该方法结合经典计算机和量子计算机的优势，在降低计算数据量和时间复杂度的同时，保持了较高的分类精度，为量子机器学习领域提供了新的思路和方法。