基于广义量子粒子模型的聚类算法及收敛性研究

摘要

提出了一种应用广义量子粒子模型进行自组织聚类的新方法.该模型将数据聚类过程转化为一个量子粒子在状态构形空间上的随机自组织过程,由量子粒子之间相互纠缠形成的状态构形随时间不断演化,最终会收敛到一个平稳的概率分布,最优状态空间构形与平稳概率分布中具有最大概率的状态构形相对应.对此自组织过程的收敛性进行了理论上的证明.与传统的适用于大规模数据的聚类方法相比较,该算法具有更快的收敛速度,仿真实验表明了其优越性.