DFCA（Decentralized Federated Clustering Algorithm）は、クライアント間の異種データを効果的に扱う新しいアルゴリズムです。従来の多くの手法は中央サーバーに依存してモデル更新を行うため、ボトルネックや単一障害点が生じ、分散学習環境での適用が制限されていました。DFCAは、クライアントが中央の調整なしに特定のクラスタモデルを協力的にトレーニングできるように設計されており、隣接するクライアントからモデルを集約する際に逐次的な移動平均を使用します。この手法により、通信効率を維持しながらクラスタリング性能を向上させることが可能となりました。実験において、DFCAは他の分散アルゴリズムよりも優れており、中央集約型のIFCAと比較しても同等の性能を示しました。これは、動的な現実世界の分散ネットワークにおける実用性と堅牢性を強調しています。