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拼图游戏：联邦聚类
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究介绍了FeCA算法，用于解决联邦学习框架中的无监督聚类问题。该算法通过自适应精炼局部解并聚合以恢复全局解，解决了非凸优化目标和数据异质性的挑战。同时，将FeCA扩展为表示学习，并与DeepCluster结合在联邦学习框架中进行无监督特征学习。
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关键要点
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该研究介绍了FeCA算法，用于解决联邦学习框架中的无监督聚类问题。
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FeCA算法通过自适应精炼局部解并聚合以恢复全局解。
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该算法解决了非凸优化目标和数据异质性的挑战。
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FeCA被扩展为表示学习，并与DeepCluster结合。
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在联邦学习框架中进行无监督特征学习。
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