差分隱私K-means聚類算法改進(jìn)

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摘 要：針對差分隱私K-means聚類算法中心點(diǎn)選取的盲目性以及隱私預(yù)算分配不合理導(dǎo)致聚類效果差的問題，對差分隱私K-means算法進(jìn)行改進(jìn)。依據(jù)初始中心點(diǎn)選取的兩個原則，設(shè)計一種新的中心點(diǎn)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(yù)算的最小值，與二分法結(jié)合，建立了一種新的隱私預(yù)算分配方案。（剩余16081字）