混合数据安全聚类
基于加性秘密共享，在云端对数值与分类混合数据执行K-原型聚类，全程无需可信第三方，计算效率优于现有安全聚类方案。
Bi, Renwan · Dalong, Guo · Zhang, Yuanyuan · Ruihong, Huang · 林立 · Xiong, Jinbo
IEEE Internet of Things Journal 2023
数据样本被随机分成两份份额，分别发送给两个协作服务器，避免了单点信任。
支持数值和分类属性，计算混合距离并进行聚类更新，适用于真实世界数据。
实验表明PriKPM计算效率高于现有安全聚类方法。
PriKPM能取得与明文K-prototype聚类近似的精度。