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原创 数据匿名化k-值法

得到新的聚类中心后，再次对全部样本进行分类，将样本点归入距离最近的聚类中心所在的类别中。具体来说，该方法通过将原始数据的敏感信息替换为相邻区间的中心值，并引入一些随机扰动，使得数据难以还原，从而保证了数据的匿名性。同时，在迭代计算聚类中心时，如果样本点到两个聚类中心的距离相同，则按顺序选择第一个聚类中心作为它所属的分类。计算每一个样本点到聚类中心的距离，将样本点归入距离最近的聚类中心所在的类别中。2. 分类：计算每一个样本点到这k个聚类中心的距离，并将样本点归入距离最近的聚类中心所在的类别中。