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基于差分隐私的聚类算法研究与应用
一、引言
随着大数据时代的来临，数据挖掘与机器学习技术在各个领域得到了广泛应用。然而，数据隐私保护问题也日益突出。差分隐私作为一种保护个人隐私的新型数学框架，在数据处理和分析中得到了广泛的应用。本文旨在研究基于差分隐私的聚类算法，探讨其理论及应用，以期为数据隐私保护和聚类分析提供新的思路和方法。
二、差分隐私概述
差分隐私是一种数学框架，用于量化地表示数据处理中个体隐私的泄露程度。其核心思想是在数据分析过程中加入随机性，使得任何个体的数据对最终的分析结果的影响变得微乎其微，从而达到保护隐私的目的。差分隐私具有严格的数学定义和优良的性质，被广泛应用于数据发布、机
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