联邦学习本质上是一种加密的分布式机器学习，允许不同机构在本地利用自有数据进行机器学习，共同建立机器学习模型，以应对越来越严格的隐私监管。

K-Means是一种无监督的聚类算法，将数据集分成多个不相交的子集。本文将解释K-Means的迭代流程，并使用Python SciKit-Learn对Iris数据集进行聚类分析。