本研究提出了一种新算法“通过对齐实现公平聚类”（FCA），旨在解决现有公平聚类算法的不足。FCA通过优化聚类中心和联合概率分布，确保在不同公平水平下的聚类效用，实验结果表明其在公平性与聚类效用之间取得了良好平衡。

本文研究了数据摘要中的公平聚类问题，特别是公平 k-供应商问题。提出了两种 3-近似算法，能够在大规模数据集上有效选择中心点，最小化目标函数，并在公平约束下具有实用性。

本文研究了公平聚类问题，考虑了群组成员资格误差。提出了一个具有鲁棒性保证的公平聚类算法，并在真实数据集上验证了其性能优于现有基准。