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本发明涉及一种基于联邦学习的分类方法,按照如下方法进行，获取多个参与方提供的原始数据，并将该各参与方提供的原始数据上传到本地服务器中；对各参与方提供的属性数据矩阵进行数据标准化处理；对提供属性数据矩阵的参与方在本地计算中间变量；对提供标签数据向量的参与方结合标签数据向量和中间变量计算梯度中间量；根据得到的梯度中间量计算出各参与方的属性数据矩阵对应的梯度向量；更新各参与方的子分类超平面，迭代，直至达到容忍误差精度或最大迭代次数，输出最终的分类器；在联邦学习框架下学习分类器可打破数据壁垒，降低数据的
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113344120 A
(43)申请公布日 2021.09.03
(21)申请号 202110721730.0
(22)申请日 2021.06.28
(71)申请人 陕西数盾慧安数据科技有限公司
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