【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种生物数据分类方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、生物数据集涵盖了生物医学研究和临床实践中所获取的丰富生物学信息数据，包括基因组数据、红细胞组数据以及蛋白质组数据等。以基因组数据为例，其包含了数百万个基因位点的信息。要从这些庞大的数据集中高效提取有效信息并进行准确分类，较为困难。
2、因此，如何有效的对生物数据进行分类，已经成为业界亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种生物数据分类方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中如何有效的对生物数据进行分类的问题。
2、本专利技术提供一种生物数据分类方法，包括：
3、将生物数据集对应的数据矩阵和响应变量矩阵分别存储在量子随机存储器数据结构中，以构建所述数据矩阵的第一分块编码和欧式响应变量距离矩阵的第二分块编码；其中，所述欧式响应变量距离矩阵是基于所述响应变量矩阵构建的；
4、根据所述第一分块编码和所述第二分块编码，构建所述生物数据...
【技术保护点】
1.一种生物数据分类方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的生物数据分类方法，其特征在于，在所述将生物数据集对应的数据矩阵和响应变量矩阵分别存储在量子随机存储器数据结构中，以构建所述数据矩阵的第一分块编码和欧式响应变量距离矩阵的第二分块编码的步骤之后，还包括：
3.根据权利要求1所述的生物数据分类方法，其特征在于，所述数据矩阵的第一分块编码的构建方法，具体为：
4.根据权利要求3所述的生物数据分类方法，其特征在于，所述第一酉操作，具体为：
5.根据权利要求2所述的生物数据分类方法，其特征在于，所述第六分块编码的...
【技术特征摘要】
1.一种生物数据分类方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的生物数据分类方法，其特征在于，在所述将生物数据集对应的数据矩阵和响应变量矩阵分别存储在量子随机存储器数据结构中，以构建所述数据矩阵的第一分块编码和欧式响应变量距离矩阵的第二分块编码的步骤之后，还包括：
3.根据权利要求1所述的生物数据分类方法，其特征在于，所述数据矩阵的第一分块编码的构建方法，具体为：
4.根据权利要求3所述的生物数据分类方法，其特征在于，所述第一酉操作，具体为：
5.根据权利要求2所述的生物数据分类方法，其特征在于，所述第六分块编码的构建方法，具体包括：
6.根据权利要求2所述的生物数据分类方法，其特征在于，所述第七分块编码，具体为；
7.根据权利要求2所述的生物数据分类方法，其特征在于，所述第八分块编码的构建方法，具体包括：
8.根据权利要求3所述的生物数据分类方法，其特征在于，所述正则加和矩阵的第三分块编码的构建方法，包括：
9.根据权利要求8所述的生物数据分类方法，其特征在于，所述量子态制备对，具体为：
10.根据权利要求8所述的生物数据分类方法，其特征在于，所述正则加和矩阵的逆矩阵的第九分块编码...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘海玲，张新，李辰，赵雅倩，李仁刚，
申请(专利权)人：苏州元脑智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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