28、加密数据高效聚类与前向安全加密检索技术解析

加密数据高效聚类与前向安全加密检索技术解析

1. 加密数据聚类算法性能分析

在数据处理中，聚类算法对于数据的分类和分析起着至关重要的作用。尤其是在处理加密数据时，如何保证聚类的效率和隐私性是一个关键问题。
- Lloyd 算法明文运行时间 ：对不同数据集（如 G2 和 FCPS）上的普通 Lloyd 算法的明文运行时间进行了测试。具体数据如下表所示：
| 数据集 | G2 - 1 - 20 | G2 - 2 - 20 | G2 - 4 - 20 | G2 - 8 - 20 | G2 - 16 - 20 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| Chainlink | 0.042 s | 0.048 s | 0.060 s | 0.084 s | 0.130 s |
| EngyTime Hepta | 0.050 s | - | - | - | - |
| Lsun | 0.177 s | - | - | - | - |
| Tetra | 0.025 s | - | - | - | - |
| TwoDiamonds | 0.023 s | - | - | - | - |
| WingNut | 0.031 s | - | - | - | - |

从这些数据中可以推测出，不同数据集和不同参数设置下，Lloyd 算法的运行时间存在明显差异。例如，Chainlink 在不同参数下的运行时间逐渐增加，这可能与数据集的规模和复杂度有关。
- 与其他算法的效率比较 ：在 Lsun