本研究提出了一种轻量级的完全分布式k均值聚类算法，旨在解决边缘计算系统中的数据可信性问题，适用于资源受限环境，确保节点间数据的准确性和可信性。

本文介绍了SkeVa family，一种用于大数据分析的高效聚类框架，包括k均值聚类和核函数聚类算法。该框架使用RANSAC思想进行降维和集合简化，并引入了一种基于离散度准则的算法。实验证明，这些算法在大规模数据集上具有非常良好的竞争性能。