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基于信息濃縮的隱私保護(hù)分類方法

大小:0.84 MB 人氣: 2017-12-23 需要積分:1
  支持向量機(jī)(SVM)的分類決策過程涉及到對原始訓(xùn)練樣本的學(xué)習(xí),容易導(dǎo)致數(shù)據(jù)中隱私信息的泄漏。為解決上述問題,提出一種基于信息濃縮的隱私保護(hù)分類方法IC-SVM。該算法首先根據(jù)樣本的鄰域信息,通過模糊C均值( FCM)聚類算法進(jìn)行聚類分析;接著,使用信息濃縮準(zhǔn)則對聚類中心進(jìn)行處理,得到濃縮點(diǎn)組成的新樣本;最后,使用新樣本進(jìn)行訓(xùn)練并得到?jīng)Q策函數(shù),并用它去進(jìn)行分類測試,可以較好地保護(hù)數(shù)據(jù)的隱私。在UCI真實(shí)數(shù)據(jù)和PIE人臉數(shù)據(jù)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,IC-SVM方法既能保護(hù)數(shù)據(jù)信息的安全,又有較高的分類準(zhǔn)確率。
基于信息濃縮的隱私保護(hù)分類方法

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