Abstract-The k-means kluster algoritm är ett brett använt system för att lösa kluster problem som klassificerar en given uppsättning n datapunkter i m-dimensionellt utrymme i k kluster, vars centra erhålls av centroider av punkterna i samma kluster. Problemet med integritetshänsyn har undersökts, när uppgifterna distribueras mellan olika parter och de distribuerade uppgifternas integritet ska bevaras. I detta dokument tillämpar vi konceptet parallell databehandling för att lösa problemet med att bevara integriteten hos flera partiers k-medel, när datan är vertikalt partitionerad och horisontellt partitionerad mellan olika parter. Vi presenterar algoritmer för att lösa problemen för dessa två datapartitionsmodeller som körs i O(nk) tid och i O(m(k + log(n/k)) tid respektive. Algoritmernas tidskomplex är mycket bättre än andra utan parallell databehandling.
För lösningen av integritetsbevarande flerpartik-means klusterproblem, när data är vertikalt partitionerade och horisontellt partitionerade mellan olika parter, Teng-Kai Yu, D.T. Lee, ShihMing Chang och Justin Zhan REF tillämpade begreppet parallell databehandling.
Multi-party k-Means Clustering with Privacy Consideration
{'venue': 'International Symposium on Parallel and Distributed Processing with Applications', 'journal': 'International Symposium on Parallel and Distributed Processing with Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}