基于抽样的隐私保护聚类挖掘算法研究



基于抽样的隐私保护聚类挖掘算法研究

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基于抽样的隐私保护聚类挖掘算法研究

论文目录
摘要	第1-5 页
ABSTRACT	第5-8 页
第一章引言	第8-12 页
§1-1 问题提出	第8-9 页
§1-2 研究思路与论文结构	第9-12 页
第二章隐私保护聚类挖掘算法综述	第12-24 页
§2-1 算法分类	第12-14 页
§2-2 算法机理	第14-22 页
2-2-1 基于几何集的数据转换方法	第17-18 页
2-2-2 基于旋转的数据转换方法	第18-19 页
2-2-3 基于随机映射的数据转换方法	第19-20 页
2-2-4 基于主成分分析的数据转化方法	第20-21 页
2-2-5 算法参数总结	第21-22 页
§2-3 算法评价	第22-23 页
2-3-1 隐私保护度	第22 页
2-3-2 聚类结果准确性	第22-23 页
2-3-3 计算成本和可扩展性	第23 页
本章小结	第23-24 页
第三章基于抽样的隐私保护聚类挖掘算法设计	第24-36 页
§3-1 聚类挖掘算法分析	第24-25 页
§3-2 聚类密度分布函数建立	第25-28 页
3-2-1 基于密度聚类算法的影响函数模型	第25-27 页
3-2-2 基于EM聚类算法的有限高斯混合函数模型	第27-28 页
§3-3 聚类密度分布函数参数确定	第28-30 页
3-3-1 极大似然函数	第28-29 页
3-3-2 模糊K均值聚类	第29 页
3-3-3 模型参数的确定	第29-30 页
§3-4 抽样方法选择	第30 页
§3-5 基于抽样的隐私保护聚类算法描述	第30-33 页
本章小结	第33-36 页
第四章隐私保护聚类挖掘算法仿真分析	第36-46 页
§4-1 实验设计	第36-37 页
4-1-1 实验目的	第36 页
4-1-2 实验环境	第36-37 页
4-1-3 实验数据	第37 页
§4-2 实验结果	第37-43 页
§4-3 实验分析	第43-45 页
本章小结	第45-46 页
第五章结论	第46-48 页
参考文献	第48-54 页
附录A	第54-59 页
致谢	第59-60 页
攻读学位期间所取得的相关科研成果	第60 页

本篇论文共60页，点击这进入下载页面。

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