隐私保护是数据挖掘领域的一个热点话题，尤其是在分布式环境中。针对如何在不共享精确数据的前提下，应用k-平均聚类算法挖掘有意义的知识，提出了基于安全多方计算的方案。这种算法通过利用半可信第三方的安全求平均值协议，保证了在分布式数据中进行聚类挖掘时的隐私保护。实验表明，算法能有效隐藏数据，保护隐私，同时不影响聚类结果。如果你在隐私保护和数据挖掘方面有需求，这个算法能给你不少。是对那些需要在保证隐私的同时进行聚类的场景，效果相当不错。

通过这个算法，你可以避免直接暴露敏感数据而影响结果。在使用时，你可以将其与现有的数据挖掘框架结合，提升隐私保护的能力。如果你正面临这种挑战，可以尝试引入这个方法，保证数据安全。