Sequencer是一种无监督算法,能够自动识别复杂数据中的一维趋势。它通过构建最小生成树(MST)来分析数据相似性,适用于任意一维数据,具备自动化和可解释性。算法流程包括多尺度分割、度量计算和序列提取,最终输出有序索引列表,揭示数据的物理意义。
本研究提出了一种新的单次聚类算法,用于层次联邦学习中的聚类身份估计。该算法通过数据相似性有效分组用户,提升聚类效率,并解决了隐私、通信开销和模型先验知识的需求问题。实验结果表明,该算法在准确性和方差降低方面优于基线方法。
完成下面两步后,将自动完成登录并继续当前操作。