该文综述联邦聚类学习进展，提出集群对比联邦聚类（CCFC）、FCCL+、FedDecorr、FCCA、StoCFL等方法，通过对比学习、聚类与分布对齐缓解数据异构和维度崩溃，提升聚类与全局模型性能，并探讨数据异质性的影响。