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郑剑; 冷碧玉;
江西理工大学信息工程学院;
江西赣州341000;
聚类精确度; 并行化k均值; 离群点; 拉普拉斯机制; 差分隐私;
机译:使用可验证的秘密共享方案在恶意模型中保护隐私的分布式K-Means聚类
机译:云计算中的隐私保护密度峰值聚类算法
机译:基于差分隐私保护的离群值消除k均值聚类算法
机译:否定数据库的细粒隐私保留k-means聚类算法
机译:K-Means和K-Means ++聚类算法的硬件实现和性能评估
机译:基于轮廓系数的差分隐私保护K均值聚类算法
机译:隐私保护和外包多用户k-means聚类
机译:K-means通过可量化的性能比较重新聚类算法选项
机译:通过使用增强的K-means聚类算法来检测欺诈性交易的计算机实现的方法
机译:K-计算机实现的方法,用于使用增强的K-means聚类算法检测欺诈性交易
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