CCFC: Bridging Federated Clustering and Contrastive Learning

📄 arXiv: 2401.06634v2 📥 PDF

作者: Jing Liu, Jie Yan, Zhong-Yuan Zhang

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-01-12 (更新: 2025-06-02)

💡 一句话要点

提出CCFC以解决联邦聚类与对比学习结合不足的问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 联邦聚类 对比学习 表示学习 聚类模型 数据隐私 高维数据 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的联邦聚类方法在结合表示学习方面存在不足，未能充分利用高维数据的特征。
  2. 本文提出了一种聚类对比模型，旨在学习适合聚类的表示，并基于此模型开发了CCFC方法。
  3. 实验结果表明，CCFC在某些情况下的聚类性能是最佳基线的两倍，NMI得分提升高达0.4155。

📝 摘要（中文）

联邦聚类是集中聚类在联邦场景下的重要扩展，允许多个数据持有者在保持数据本地的情况下协作分组数据。尽管集中场景下，基于表示学习的聚类在处理高维复杂数据方面取得了显著进展，但联邦聚类与表示学习的结合仍然未被充分探索。为此，本文首先定制了一种聚类对比模型，以学习适合聚类的表示。然后，基于该模型提出了一种新的联邦聚类方法，称为聚类对比联邦聚类（CCFC）。得益于表示学习，CCFC在某些情况下的聚类性能甚至是最佳基线方法的两倍。此外，CCFC在处理设备故障方面也表现出优越的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决联邦聚类与表示学习结合不足的问题，现有方法未能有效利用高维数据的特征，导致聚类性能不佳。

核心思路：通过设计聚类对比模型，学习适合聚类的表示，从而提升联邦聚类的效果。该设计使得模型能够在保持数据本地的情况下，进行有效的聚类。

技术框架：整体架构包括数据预处理、聚类对比模型的训练和联邦聚类的实施。主要模块包括表示学习模块和聚类模块，确保数据的有效聚类。

关键创新：最重要的创新在于提出了聚类对比模型，并将其应用于联邦聚类中，显著提升了聚类性能，与现有方法相比具有本质区别。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化聚类效果，并通过调节超参数来提升模型的鲁棒性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，CCFC在某些情况下的聚类性能是最佳基线方法的两倍，NMI得分在最显著的案例中提升了0.4155，展示了其在聚类任务中的显著优势。此外，CCFC在处理设备故障方面也表现出色，增强了其实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医疗数据分析、金融数据聚类和物联网设备的数据处理等。通过在保持数据隐私的前提下实现高效聚类，CCFC能够为多方协作提供有效的数据分析工具，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Federated clustering, an essential extension of centralized clustering for federated scenarios, enables multiple data-holding clients to collaboratively group data while keeping their data locally. In centralized scenarios, clustering driven by representation learning has made significant advancements in handling high-dimensional complex data. However, the combination of federated clustering and representation learning remains underexplored. To bridge this, we first tailor a cluster-contrastive model for learning clustering-friendly representations. Then, we harness this model as the foundation for proposing a new federated clustering method, named cluster-contrastive federated clustering (CCFC). Benefiting from representation learning, the clustering performance of CCFC even double those of the best baseline methods in some cases. Compared to the most related baseline, the benefit results in substantial NMI score improvements of up to 0.4155 on the most conspicuous case. Moreover, CCFC also shows superior performance in handling device failures from a practical viewpoint.