既存のClustered Federated Learning (CFL) 方法が効率性に欠ける理由はいくつかあります。まず、従来のCFLアプローチではクラスタリング戦略に制限があるため、事前にクラスタ数を決定する難しさや安定したクラスタ形成のために多くの通信ラウンドが必要であることが挙げられます。さらに、すべてのモデル重みをクラスタリングに使用する必要性や柔軟性の不足も問題です。これらの制約は非IIDデータへの対応能力を制限し、効率的な学習を妨げています。