本研究针对欧氏空间中差分隐私（DP）k-均值聚类问题展开。现有解决方案直接对原始数据进行加和，导致敏感度与数据域的大小成正比。本文提出PE-means方法，将私有进化（Private Evolution, PE）算法（一种在合成数据生成中日益流行的方法）扩展到k-均值聚类任务。PE方法的核心优势在于，它仅需计算一个具有恒定敏感度的私有直方图来指导进化过程。PE-means在PE的基础上引入了专门用于聚类的新进化算子，以及其他具有独立意义的算法改进。实验结果表明，与现有最优基线相比，PE-means平均降低了20%的聚类损失。该工作为差分隐私聚类提供了新的思路，尤其适用于数据隐私要求高且需要准确聚类结果的场景。