一种处理非平衡数据的联邦安全聚类方法及系统

本发明公开了一种处理非平衡数据的联邦安全聚类方法及系统，其中，所述方法包括：基于竞争学习算法对每个客户端的非平衡数据集进行局部聚类，获得若干个子簇；计算每个子簇的簇心、半径、大小和标准差，并将每个子簇的簇心、半径、大小和标准差传输至中心服务器；所述中心服务器基于每个子簇的簇心、半径、大小和标准差利用子簇合并方法进行全局聚类，获得全局聚类结果；将所述全局聚类结果传输至每个客户端，每个客户端基于所述全局聚类结果更新每个数据点的聚类标签。本发明可以避免遗漏对小簇的检测，也减轻了现有方法所使用的基于划分式的聚类方法中出现的簇心偏移问题。