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模式分类过程涉及到对原始训练样本的学习，容易导致用户隐私的泄露。为了避免模式分类过程中的隐私泄露，同时又不影响模式分类算法的性能，提出一种基于主成分分析（PCA）的模式分类隐私保护算法。该算法利用PCA提取原始训练数据的主成分。并将原始训练样本集合转化为主成分的新样本集合，然后利用新样本集合进行分类学习。选用Adult数据集和KDDCUP99数据集进行仿真实验。并采用正确率和召回率进行性能评价，结果表明，该隐私保护算法通过PCA提取原始数据特征属性的主成分，可避免原始属性的泄露，同时PCA在一定程度上可实