联邦学习的确可以用于无监督学习任务。联邦学习是一种去中心化的方法，多个设备或服务器在不共享原始数据的情况下协同训练模型。在无监督学习中，目标是在未标记的数据中找到模式或结构，例如聚类或降维。联邦学习的核心思想——保持数据本地化，只共享模型更新——在这里同样适用。例如，一组医院可以协同训练一个聚类模型，以使用其本地数据集识别患者亚组，而无需暴露敏感的健康记录。关键在于设计能够有效聚合本地模型更新的算法，同时保留联邦学习的隐私和效率优势。
一个实际的例子是联邦聚类。假设多个设备收集传感器数据，任务是在没有标签的情况下对相似的数据点进行分组。每个设备可以在本地运行一个聚类算法（如 K-means），计算聚类中心，并将这些中心发送到中央服务器。然后，服务器聚合这些中心（例如，通过平均或合并重叠的聚类），并将更新后的中心发送回设备进行下一次迭代。另一个例子是用于异常检测的联邦自编码器。设备在本地训练自编码器以重建其数据，服务器聚合模型权重。全局模型学习“正常”数据的共享表示，从而能够跨所有设备进行异常检测。这些方法需要仔细处理非独立同分布数据（即本地数据分布不同）以及聚合期间的本地模型输出对齐。
挑战在于确保一致性并避免发散。例如，如果设备具有截然不同的数据分布，则本地聚类或特征表示可能无法对齐，从而导致全局模型碎片化。诸如正则化（惩罚与全局模型的偏差）或动态加权（优先考虑具有更高质量更新的设备）等技术可以提供帮助。通信效率也至关重要——无监督任务通常涉及更大的模型（例如，深度自编码器），因此压缩更新或使用稀疏聚合方法可能是必要的。隐私仍然是一个问题；即使不共享原始数据，聚合的模型更新也可能泄露信息。差分隐私或安全多方计算可以缓解这种情况。虽然联邦无监督学习是可行的，但其成功取决于定制算法来应对这些挑战，同时保持联邦学习的核心优势。