一种隐私保护的k-means聚类方法

成果基本信息
关键词：	隐私保护与安全、k-means、聚类方法
成果类别：	应用技术	技术成熟度：	初期阶段
体现形式（基础理论类）：	其他	体现形式（应用技术类）：	新技术
成果登记号：		资源采集日期：

研究情况
单位名称：	武汉理工大学	技术水平：	未评价
评价证书号：		评价单位：
评价日期：		评价证书号：

转化情况
转让范围：	合作开发	推广形式：	合作开发
已转让企业数（个）：

联系方式
联系人（平台）：	孵化基地	联系人（平台）电话：	0771-3394012
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成果简介
本发明涉及一种基于负数据库的隐私保护k‑means聚类算法，包括：将所需要进行聚类的数据库中X的每一条数据转化为二进制串，并通过K‑hidden算法对每一个二进制串生成相应的负数据库；随机生成k个不同的二进制串作为初始聚类中心；对于每一个负数据库计算负数据库到每个聚类中心的欧氏距离，把负数据库划分给欧氏距离最小的聚类中心；对于每一个聚类，重新计算聚类中心；重复迭代直到聚类中心不再发生变化。本发明能够提高已有的基于负数据库的k‑means算法聚类精度，并且所提出的欧氏距离估算方法也可以被用到其他的数据挖掘算法来保护数据隐私

成果名称：	一种隐私保护的k-means聚类方法	关键词：	隐私保护与安全、k-means、聚类方法
成果类别：	应用技术	一级分类名称：
二级分类名称：		三级分类名称：
研究起止时间：		成果体现形式（应用技术类）：	新技术
成果属性：	原始性创新	成果体现形式（基础理论类）：	其他
技术成熟度：	初期阶段	技术水平：	未评价
研究形式：	独立研究	学科分类1：	国家标准GB T13745-92《学科分类与代码》
单位名称：	武汉理工大学	学科分类2：
中图分类号1：	中国图书资料分类法（第四版）	所属高新技术类别：
中图分类号2：		课题来源：	国家科技计划
应用行业：	信息传输、计算机服务和软件业	课题立项名称：
国家科技计划子类别：	高技术研究发展计划（863计划）	课题立项编号：
经费实际投入额（万元）：		评价单位：
评价形式：	鉴定	应用状态：	稳定应用
评价日期：		转让范围：	合作开发
评价证书号：		推荐单位：
推广形式：	合作开发	成果登记号：
成果简介：	本发明涉及一种基于负数据库的隐私保护k‑means聚类算法，包括：将所需要进行聚类的数据库中X的每一条数据转化为二进制串，并通过K‑hidden算法对每一个二进制串生成相应的负数据库；随机生成k个不同的二进制串作为初始聚类中心；对于每一个负数据库计算负数据库到每个聚类中心的欧氏距离，把负数据库划分给欧氏距离最小的聚类中心；对于每一个聚类，重新计算聚类中心；重复迭代直到聚类中心不再发生变化。本发明能够提高已有的基于负数据库的k‑means算法聚类精度，并且所提出的欧氏距离估算方法也可以被用到其他的数据挖掘算法来保护数据隐私
联系人：	陈绪高	成果登记日期：
联系人email：		单位代码：
邮政编码222：		联系人电话：	15296551147
单位传真：		单位通讯地址：
单位所在省市：		单位电话：
转让收入（万元）：		单位属性：	大专院校
合作完成单位：		已转让企业数（个）：
成果发布年份：		知识产权形式：
成果完成人：		资源采集日期：

一种隐私保护的k-means聚类方法

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