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Cet article aide à comprendre le découpage en tranches, une nouvelle opération qui surpasse les opérations conventionnelles comme la généralisation et la segmentation. Le découpage en tranches permet de faire une partition horizontale et verticale. Le découpage en tranches protège la divulgation d'identité avec une meilleure utilité des données. Le découpage en tranches trouve la corrélation entre les attributs et regroupe les attributs en utilisant l'algorithme K-Medoid et divise les tuples en utilisant l'algorithme Tuple Partitioning.

Dieser Artikel hilft, Slicing zu verstehen, eine neue Operation, die die herkömmlichen Operationen wie Generalisierung und Bucketization übertrifft. Slicing ermöglicht sowohl eine horizontale als auch eine vertikale Partitionierung. Slicing schützt die Offenlegung der Identität mit einer besseren Datennutzung. Slicing findet Korrelationen zwischen Attributen und clustert die Attribute mit dem K-Medoid-Algorithmus und partitioniert die Tupel mit dem Tupel-Partitionierungsalgorithmus.