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federated clustering
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CCFC++：通过特征去相关化增强联邦聚类
通过与对比学习的结合，本研究对异构数据对群聚式对比联邦聚类（CCFC）的影响进行了理论和实证分析，发现数据异构性加剧了 CCFC 中的维度崩溃，并通过引入一个去相关度正则化器解决了这个问题，使 CCFC 的性能得到了显著提升，NMI 得分最
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5 months ago
CCFC：连接联邦聚类和对比学习
通过使用集群对比模型来学习友好的聚类表示，并以此为基础，提出了一种新的联邦聚类方法，称为集群对比联邦聚类（CCFC），其聚类性能甚至在某些情况下是最佳基准方法的两倍，并且在处理设备故障方面也显示出卓越的性能。
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6 months ago
动态加权联邦 k - 均值
提出了一种名为动态加权联邦 k-means（DWF k-means）的新型联邦聚类算法，通过自适应地聚合来自每个数据源的簇分配和质心，学习反映整个联邦网络集体知识的全局聚类解决方案。在多个数据集和数据分布设置上进行实验，结果表明该算法在聚类
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8 months ago
基于自适应共振理论的隐私保护连续联合聚类
在数据隐私保护日益重要的背景下，提出了一种隐私保护的连续联邦聚类算法，该算法在保持数据隐私的同时实现了较高的聚类性能和连续学习能力。
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10 months ago
AAAI
面向联邦聚类的联邦模糊 c 均值算法 (FFCM)
本文关注于联邦聚类问题，提出了一种用于联邦学习的延伸模糊 C 均值算法，并通过数值实验评估了其行为，其中一种方法即使在复杂情况下也能够确定良好的全局聚类中心，但也认识到许多挑战的问题仍然存在。
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2 years ago
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