应用BWP指标的差分隐私保护k-means算法

差分隐私是一种基于噪声扰动的隐私保护技术,针对差分隐私保护下噪声导致的聚类中心点偏移较大的问题,提出了一种基于BWP(between-within proportion)指标的差分隐私k-means算法。算法将聚类有效性评价指标BWP引入到隐私预算分配过程中,对传统隐私预算分配进行加权处理,在一次迭代中为不同密度分布的簇分配不同的隐私预算,从而添加不同的随机噪声。理论分析表明新算法满足ε-差分隐私保护。基于四个标准数据集对新算法进行了实验,实验结果表明,在聚类结果的可用性以及算法的稳定性上新算法具有优势。

可变网格优化的K-means聚类方法

传统k-means算法需要人为指定聚类数k,对初始中心点的选取比较敏感,只能发现球状簇.针对k-means算法的不足,提出了基于可变网格优化的k-means聚类算法,该算法通过可变网格划分解决了随机选取初始中心点不具有代表性的问题,同时排除了噪声的干扰.此外,针对最大密度不唯一的情况进行了研究,选取各距离最大的类簇为最优类簇.最后,基于可变网格优化的k-means算法结合BWP指标对最佳聚类数进行了优化,解决了最佳聚类数事先无法确定的问题.理论和实验结果表明,基于可变网格优化的k-means算法具有更好的有效性和可行性.

k-means聚类算法的改进研究

聚类分析是数据挖掘的一个重要运用方法,它是一个把数据对象划分成子集的过程。k-means算法是一个基于划分且应用非常广泛的聚类算法,具有原理简单、便于理解和实现、能处理大数据集等优点。但是,该算法也存在着一些不可避免的缺点,本论述针对在多维空间k-means算法中聚类数需要事先给定以及该算法对初始中心点选取的敏感性这两方面的缺点给出了改进算法,并选取数据集对改进算法进行试验。结果表明笔者提出的改进算法比传统的k-means算法和基于最大最小距离算法的k-means聚类算法具有更高的有效性和稳定性。

一种确定最佳聚类数的新算法

针对K-均值聚类算法需要事先确定聚类数K的问题,将粒度计算引入样本相似度函数,定义了新的样本相似度,用模糊等价聚类确定数据集可能的最大类簇数Kmax.以Kmax为搜索上界,利用改进全局K-均值聚类算法,以BWP(Between-Within Proportion)为聚类有效性度量指标,提出确定最佳聚类数的一种新方法.通过UCI机器学习数据库数据集以及随机生成的人工模拟数据集实验测试,证明该算法不仅能有效确定数据集的最佳聚类数,而且适用于大规模数据集,但是会受到噪音点影响.