联邦学习性能提升：簇联邦学习的python实现及源码解析

资源摘要信息:"该资源提供了一个基于Python实现的簇联邦学习改进方案，包括源代码、项目说明以及详尽的代码注释。源代码的核心目的是提高学习精度并缓解用户孤立问题。资源适合于人工智能、通信工程、自动化和软件工程等计算机相关专业的学习者、教师和企业员工，可作为教学和研究的参考资料，也可用于实际项目开发。 项目源码基于个人的毕业设计，经过了测试和验证，并取得了较高的答辩评审分数。资源中详细介绍了簇联邦学习的背景、存在的问题以及项目中所采用的解决方案。具体而言，该项目试图解决数据非独立同分布（non-IID）的问题，通过聚类的方式将用户进行分组，然后在每个簇内部执行联邦学习。 项目文件结构分为多个文件夹，每个文件夹内包含特定的文件和功能。cache文件夹用于存放模型训练的结果，包括用户的模型和簇模型。clients_and_server文件夹包括定义用户信息、聚类算法和云服务的文件。data文件夹用于存放数据集，支持多种常用数据集。data_and_model文件夹包含用于产生数据集和模型的文件。main文件夹内是主程序入口，plot文件夹用于绘制图表。 该资源详细描述了簇联邦学习改进方案中的关键组件和算法流程，如k均值聚类、层次聚类和密度聚类算法的使用，以及如何在服务器端聚合模型。此外，还提到了在解决用户孤立问题时所采取的动态簇联邦学习方法，即动态确定簇的数量并学习其他簇的知识，以提高non-IID环境下的学习性能。 项目的开发环境和依赖未在描述中提及，但通常涉及深度学习框架如TensorFlow或PyTorch。为确保代码的正确运行，可能需要安装相关依赖库。该资源的代码注释丰富，有助于理解簇联邦学习改进方案的实现细节，非常适合想要深入学习联邦学习、深度学习和算法改进的学生和开发者。"