Abstract：
k-均值问题是机器学习和组合优化领域十分重要的问题。它是经典的NP-难问题,被广泛的应用于数据挖掘、企业生产决策、图像处理、生物医疗科技等领域。随着时代的发展,人们越来越注重于个人的隐私保护:在决策通常由人工智能算法做出的情况下,如何保证尽可能多地从数据中挖掘更多信息,同时不泄露个人隐私。近十年来不断有专家学者研究探索带隐私保护的k-均值问题,得到了许多具有理论指导意义和实际应用价值的结果,本文主要介绍关于k-均值问题的差分隐私算法供读者参考。
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运筹学学报
Year： 2022
Issue： 03
Volume： 26
Page： 1-16
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