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差分隱私K-means聚類算法改進

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摘 要:針對差分隱私K-means聚類算法中心點選取的盲目性以及隱私預算分配不合理導致聚類效果差的問題,對差分隱私K-means算法進行改進。依據(jù)初始中心點選取的兩個原則,設計一種新的中心點選取方案。依據(jù)原始K-means算法中質(zhì)心與差分隱私K-means算法中質(zhì)心的均方差,計算每一次迭代需要的隱私預算的最小值,與二分法結合,建立了一種新的隱私預算分配方案。(剩余16081字)

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