随着大数据业务的不断发展和人工智能及5G技术的广泛应用,数据规模已呈爆炸式增长,如何对数据进行高效处理已成为亟需解决的问题。量子计算利用了量子叠加性和纠缠性处理计算任务,在解决特定问题上具有明显加速优势。近年来,将量子计算应用于经典机器学习算法中,以谋求量子加速效应,从而更高效地处理数据已成为研究趋势。但目前国内外对量子机器学习算法的研究大多为理论推导,很少涉及对实现算法的量子电路的研究。因此,本文提出了三种改进的量子分类算法及相应的量子分类电路,并在网络流分类任务中加以应用。本文的工作可概括为以下三点:第一,本文通过分析经典k近邻算法、经典k-means算法和经典感知机算法在大数据分类问题中存在的不足,对上述算法的流程进行了量子化改造,并基于改造后的量子分类算法设计了相应的量子分类电路。通过分析量子分类电路的设计方式及性能,证明了本文设计的量子分类电路相对于经典分类算法在降低存储需求和算法复杂度方面具有显著优势。第二,为缓解云数据中心网络面临的大规模数据流量带来的对网络流进行高效分类的压力,本文在IBM量子云平台中的仿真平台上基于改造后的三种量子分类算法进行了网络流分类的仿真实验。实验结果表明,本文改造的三种量子分类算法均实现了较高的网络流分类准确率。同时,该实验也证明了本文设计的量子分类电路的可行性及实用性。第三,利用IBM量子云平台提供的真实量子计算设备,本文对改造后的三种量子分类算法及相应的量子分类电路进行了实验验证。实验结果虽受噪声影响但符合预期,证明了本文设计的量子电路在真实环境中的有效性。