在研究k-最小值（kvm）方法时，我在关于kmv方法的博客中找到了以下段落：
注意，如果两个kmv对象的大小不同，因为k是
不同的大小，或者因为其中一个没有完全用K最小值填充，所以应该使用K的较小值作为联合集K大小。
还有
要执行并集，只需绘制两个草图并合并它们的值，并保持k最小值（如果这两个草图的大小不同，k和k'，则保持最小值（k，k'）以保持最低分辨率）。
然后，如果我试图使用大K（为了更好的准确性，例如2048），那么如果我查看多个KMV对象（例如，数据库中的表，报告internet门户的唯一用户），甚至其中一个对象的不同值小于K（即K'），那么我将不得不在最后的联合中使用较小的K'值而不是大K，我可能会以非常小的K结束我是否可以忽略这样一个事实：每次组合最小值数据集时，k'
最佳答案
为了使KMV草图工作，您需要k最小值如果并集的某个分支没有k值开头，则仍然可以采用并集并截断为k。只有截断为k时，才必须将组合的草图截断为k。
事实上，你可以使用更多的样本来提高准确性请参见https://arxiv.org/abs/0903.0625*，这表明仅丢弃最小丢弃样本（可能根本不是什么）就足够了，从而获得稍好的精确度。
*利用丢弃的样本更精确地估计多个集合聚集。伊迪丝·科恩，海姆·卡普兰。
关于algorithm - KMV算法中不同大小的多个K最小值集的并集，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/50690541/