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基于信息濃縮的隱私保護分類方法

大小:0.84 MB 人氣: 2017-12-23 需要積分:1
  支持向量機(SVM)的分類決策過程涉及到對原始訓練樣本的學習,容易導致數據中隱私信息的泄漏。為解決上述問題,提出一種基于信息濃縮的隱私保護分類方法IC-SVM。該算法首先根據樣本的鄰域信息,通過模糊C均值( FCM)聚類算法進行聚類分析;接著,使用信息濃縮準則對聚類中心進行處理,得到濃縮點組成的新樣本;最后,使用新樣本進行訓練并得到決策函數,并用它去進行分類測試,可以較好地保護數據的隱私。在UCI真實數據和PIE人臉數據上的實驗結果表明,IC-SVM方法既能保護數據信息的安全,又有較高的分類準確率。
基于信息濃縮的隱私保護分類方法

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