基于差分隐私的kmeanspython代码

基于差分隐私的K-means算法是一种保护数据隐私的聚类算法。下面是一个简单的基于差分隐私的K-means的Python代码示例：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs
from scipy.stats import laplace

def add_noise(data, epsilon):
    sensitivity = 1.0  # 数据集的敏感度为1
    scale = sensitivity / epsilon
    noise = laplace.rvs(loc=0, scale=scale, size=data.shape)
    return data + noise

# 生成示例数据集
X, _ = make_blobs(n_samples=1000, centers=4, random_state=0)

# 添加差分隐私噪声
epsilon = 1.0  # 隐私预算
X_noisy = add_noise(X, epsilon)

# 使用K-means算法进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=4, random_state=0)
kmeans.fit(X_noisy)

# 输出聚类结果
labels = kmeans.labels_
print(labels)

这段代码首先使用`make_blobs`函数生成一个示例数据集，然后通过`add_noise`函数为数据集添加差分隐私噪声。`add_noise`函数使用拉普拉斯噪声机制来生成噪声，并将其添加到数据集中。接下来，使用`KMeans`类进行聚类，最后输出聚类结果。