差分隐私k-means代码

差分隐私是一种保护数据隐私的技术，在机器学习中应用广泛。差分隐私k-means算法是对传统k-means算法进行改进，以保护数据隐私。下面是一个简单的差分隐私k-means算法的代码示例：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

def dp_kmeans(data, epsilon, k, sensitivity):
    # 计算查询敏感度
    sensitivity = sensitivity / epsilon
    
    # 添加拉普拉斯噪声
    noisy_data = data + np.random.laplace(loc=0, scale=sensitivity, size=data.shape)
    
    # 使用差分隐私数据进行聚类
    kmeans = KMeans(n_clusters=k)
    kmeans.fit(noisy_data)
    
    return kmeans.labels_

# 示例用法
data = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]])
epsilon = 0.1
k = 2
sensitivity = 1

labels = dp_kmeans(data, epsilon, k, sensitivity)
print(labels)

上述代码中，`dp_kmeans`函数接受输入数据`data`、隐私预算`epsilon`、聚类数`k`和查询敏感度`sensitivity`作为参数。在函数内部，首先计算查询敏感度，然后为输入数据添加拉普拉斯噪声，最后使用差分隐私数据进行聚类。最终返回聚类结果。