摘要
本发明提供了一种基于量子力学特性的数据降维方法,包括S1通过量子核主成分分析对高维数据执行非线性降维处理;S2基于马氏距离的量子邻域保持嵌入算法对S1的输出进行线性降维;S3采用量子变分流形学习算法将S2的输出映射至低维空间,生成最终降维结果。本发明可以实现高维数据的高效降维,提升量子机器学习预处理的效率和精度,降低计算复杂度,提高降维结果的准确性和可靠性。
技术关键词
数据降维方法
核主成分分析
量子态层析技术
学习算法
量子相位估计
邻域
协方差矩阵
凸优化算法
非线性
高斯核函数
求解算法
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