一种基于主成分分析的稀疏数据模式分类隐私保护算法

 模式分类过程涉及到对原始训练样本的学习,容易导致用户隐私的泄露。为了避免模式分类过程中的隐私泄露,同时又不影响模式分类算法的性能,提出一种基于主成分分析（PCA）的模式分类隐私保护算法。该算法利用PCA 提取原始训练数据的主成分,并将原始训练样本集合转化为主成分的新样本集合,然后利用新样本集合进行分类学习。选用Adult 数据集和KDDCUP 99 数据集进行仿真实验,并采用正确率和召回率进行性能评价,结果表明,该隐私保护算法通过PCA 提取原始数据特征属性的主成分,可避免原始属性的泄露,同时PCA 在一定程度上可实现去噪,从而使分类器的分类性能优于原始数据集的分类性能。与已有算法比较,该隐私保护算法具有更好的模式分类精度和隐私保护性能。     

Parzen窗核密度估计的大规模数据模式分类隐私保护方法

 针对大规模数据集上的模式分类任务, 提出基于Parzen 窗核密度估计的模式分类隐私保护算法。利用Parzen 窗算法对原始大规模训练集服从的概率密度进行估计, 根据估计的概率密度函数构造la 个替换训练样本, 其中l 为原始样本的数目, a 通过10 折交叉验证方式确定。最后发布替换训练样本进行模式分类, 以实现原始数据上的隐私保护。在Adult 数据集上的仿真实验充分验证了算法的有效性。