法研究论文原稿据属性，年龄和年薪。每次聚类包含个数据点，在表中，分别表示包含年龄和工资两个属性的个数据点。在扰动前，当时，对象，在聚类中，对象，在聚类中，对象在聚类中，在数据扰动后，当时，数据，在聚类中，对象在聚类中，对代表原始数据集中点的个数，为聚类的个数，为扰动后的数据集，代表第个聚类中的合法数据点的个数。从表中可以看到，利用算法得到的误差率在左右，可以证明我们的算法在数据矩阵分解的主要目的是从原始数据集获得些低维的，对象和属性的近似关联的数据结构。实验的效率根据原始数据和扰动后数据的合法点聚类检测出来的。在进行数据扰动后聚类的簇元素和原始数据聚类后的簇元素应该致，但是在数据扰动算法的理论基础均值聚类算法均值聚类算法是个将包含有个对象的数据集划分成个聚类的过程，使同聚类中的对象属性相似度较高，而不同聚类中的对象属性相似度较小。聚类分析的基本指导思想就是最大程度地实现类中对象相似掘算法，使分布式数据挖掘中的参与者在不知道确切数据值的情况下仍能得出数据挖掘的结果。数据扰动是隐私保护数据挖掘应用的重要组成部分，我们利用奇异值分解对保密数值属性进行扰动，并在矩阵分解的基础上进行隐私数据扰动，并在矩阵分解的基础上进行隐私数据聚类。我们所提出的的奇异值分解聚类方法，不仅可以满足保护敏感数据属性的要求，同时保留聚类分析的般特点，能得到准确的数据模型和分析结果。基于奇异值分解的银行客户数解在数据挖掘的应用中，特别是在文本挖掘中并不是新技术，但在隐私保护的数据扰动中的应用是最近兴起的。个奇异值分解的显著特点是在降维压缩数据的同时维持主要的数据模式。矩阵分解的主要目的是从原始数据集获得些低维的，对代表第个聚类中的合法数据点的个数。从表中可以看到，利用算法得到的误差率在左右，可以证明我们的算法在数据扰动前后聚集的准确性非常好。算法的理论基础均值聚类算法均值聚类算法是个基于奇异值分解的银行客户数据隐私保护算法研究论文原稿聚类。我们所提出的的奇异值分解聚类方法，不仅可以满足保护敏感数据属性的要求，同时保留聚类分析的般特点，能得到准确的数据模型和分析结果。基于奇异值分解的银行客户数据隐私保护算法研究论文原稿。数据扰动，原始的数据集转换成完全不同的数据矩阵，数据使用者利用聚类等数据挖掘算法对扰动的数据进行检索。因为数据使用者未经授权不能得到原始数据，这样，包含隐私保密信息的原始数据就得到了保护。修改数据挖中。实验的效率根据原始数据和扰动后数据的合法点聚类检测出来的。在进行数据扰动后聚类的簇元素和原始数据聚类后的簇元素应该致，但是在数据扰动过程中可能存在些潜在的问题些噪音点中断了聚类过程个聚类中的数据点变成噪音点据隐私保护算法研究论文原稿。模型及算法模型包含兩部分数据扰动部分和数据的聚集部分。模型如图所示。我们假设只有数据的拥有者和授权用户才可以对数据进行处理。经和属性的近似关联的数据结构。修改数据挖掘算法，使分布式数据挖掘中的参与者在不知道确切数据值的情况下仍能得出数据挖掘的结果。数据扰动是隐私保护数据挖掘应用的重要组成部分，我们利用奇异值分解对保密数值属性进行将包含有个对象的数据集划分成个聚类的过程，使同聚类中的对象属性相似度较高，而不同聚类中的对象属性相似度较小。聚类分析的基本指导思想就是最大程度地实现类中对象相似度最大，类间对象相似度最小。奇异值分解奇异值分个数据点从个聚类转移到另个聚类。由于我们采用的聚类算法已经消除了噪音，所以我们验证结果的时候只考虑第种情况。误差率分析其中，代表原始数据集中点的个数，为聚类的个数，为扰动后的数据集，基于奇异值分解的银行客户数据隐私保护算法研究论文原稿龄和年薪。每次聚类包含个数据点，在表中，分别表示包含年龄和工资两个属性的个数据点。在扰动前，当时，对象，在聚类中，对象，在聚类中，对象在聚类中，在数据扰动后，当时，数据，在聚类中，对象在聚类中，对象，在聚类算机应用研究，黄伟伟，柏文阳聚类挖掘中隐私保护的几何数据转换方法计算机应用研究，作者簡介季文韬，男，河南省南阳市人。主要研究方向为隐私保护数据挖掘。魏巍，男，河南省南阳市人。主要研究方向为数据处理。作者单位川，在聚类中。基于奇异值分解的银行客户数据隐私保护算法研究论文原稿。结论我们提出个奇异值分解的聚类方法，用来扰动保密数值的属性，以满足银行客户隐私保护的要求，同时保留聚类分析的般特点实验结果表明，扰动前后聚集的准确性非常好。为了达到隐私保护的目的，我们利用模型对数据进行扰动。图显示经过扰动后各个数据对象在扰动前后聚类中的相对距离。实验结果分析为简单起见，我们只考虑转化两个隐私数过程中可能存在些潜在的问题些噪音点中断了聚类过程个聚类中的数据点变成噪音点个数据点从个聚类转移到另个聚类。由于我们采用的聚类算法已经消除了噪音，所以我们验证结果的时候只考虑第种情况。误差率分析其中，似度最大，类间对象相似度最小。奇异值分解奇异值分解在数据挖掘的应用中，特别是在文本挖掘中并不是新技术，但在隐私保护的数据扰动中的应用是最近兴起的。个奇异值分解的显著特点是在降维压缩数据的同时维持主要的数据模式。