[发明专利]一种面向k-means聚类算法的联邦学习方法有效
| 申请号： | 202110473993.4 | 申请日： | 2021-04-29 |
| 公开（公告）号： | CN113222181B | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 刘健;田志华;张睿;侯潇扬;任奎 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20;G06K9/62;G06N20/10 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种面向k‑means聚类算法的联邦学习方法，该方法包括纵向联邦学习与横向联邦学习。横向联邦学习，包括如下步骤：1)初始化K个聚类，不同参与者将本地样本分给距离该样本最近的聚类2)对每个聚类，计算该聚类的新的聚类中心。3)如果聚类中心发生变化，那么回到步骤1)；纵向联邦学习，包括如下步骤：1)L个参与者分别在本地运行k‑means聚类算法得到T个聚类且做交集得到新的T |
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| 搜索关键词： | 一种 面向 means 算法 联邦 学习方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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