联邦无监督学习

Federated Unsupervised Learning是一种分布式机器学习方法，旨在从无标签的去中心化数据中训练模型。该方法通过在多个设备或节点上协同学习，无需集中数据，从而保护用户隐私和数据安全。其目标是提高模型的泛化能力和鲁棒性，适用于大规模、异构的数据环境。在实际应用中，Federated Unsupervised Learning可广泛应用于数据预处理、特征提取和异常检测等领域，具有重要的研究和应用价值。