混合型数据集的差分隐私保护算法及实现

差分隐私保护是一种在数据分析中保护个体隐私的重要技术。面向混合型数据集的差分隐私保护算法为保护具有不同数据类型的数据集中的个体隐私提供了一种有效的方法。本文将介绍一种针对混合型数据集的差分隐私保护算法，并提供相应的源代码实现。

差分隐私的核心思想是在对数据进行分析前，通过添加噪声或扰动来隐藏个体的敏感信息。在面向混合型数据集的场景中，数据集包含多种类型的数据，例如数值型数据、文本数据和图像数据等。针对这种情况，我们需要一种能够处理不同数据类型的差分隐私保护算法。

以下是一种面向混合型数据集的差分隐私保护算法的示例代码实现：

# 导入所需的库
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from