8、不确定数据上的Top-k典型性查询方法解析

不确定数据上的Top-k典型性查询方法解析

在处理不确定数据时，top-k典型性查询是一个重要的问题，它有助于我们从大量不确定的数据中找出最具代表性的实例。本文将详细介绍解决该问题的多种方法，包括精确算法、随机锦标赛算法以及局部典型性近似算法等。

1. 简单典型性查询的基础

在进行top-k典型性查询时，核函数和带宽值的选择会影响查询结果。实验表明，使用表4.1中不同的核函数计算出的结果大多是一致的。而且，在 $h = 1.06s\sqrt[5]{n}$ 附近使用不同的带宽值也能得到一致的答案。

名称	核函数
均匀核	$K(u) = \frac{1}{2}I(
三角核	$K(u) = (1 -
Epanechnikov核	$K(u) = \frac{3}{4}(1 - u^2)I(
四次核	$K(u) = \frac{15}{16}(1 - u^2)^2I(
三重权核	$K(u) = \frac{35}{32}(1 - u^2)^3I(
高斯核	$K(u