本研究提出了一种基于Wasserstein梯度流的渐进流逼近方法，适用于机器学习中的非线性滤波。该方法无需领域离散化，展示了在高维数据集上的性能和可扩展性。同时，研究探讨了Wasserstein距离的梯度流理论及其在概率分布优化中的应用，提出了一种新的聚类方法，利用Wasserstein距离进行联合优化，展现了良好的灵活性和一致性。