匹配点集的算法

2024-01-10

我有两组点A and B,而点可以是 2D 或 3D。两套尺寸相同n,相当低 (5 - 20)。

我想知道这些集合的一致性如何。也就是说,理想情况下,我会找到点之间的配对,使得所有欧几里得对距离的总和d(A,B)是最小的。所以

d(A,B) = \sum_{i=1}^n ||A_i - B_i||_2

最终结果用于与其他点集进行比较。因此,例如:

  • A = (1,1), (1,2), (1,3)
  • B = (1,1), (2,2), (1,3)

会给我d(A,B) = 1.

  • C = (1,1), (2,1), (3,1)
  • D = (2,1), (2,2), (3,1)

会给我d(C,D) = 1.414.

有什么好主意吗?


例如,您可以将您的问题建模为分配问题 (维基百科链接 http://en.wikipedia.org/wiki/Assignment_problem),其中将点 A_i(来自集合 A)分配给点 B_j(来自集合 B)的成本 C_ij 定义为等于它们之间的距离。然后可以使用匈牙利算法来解决这个分配问题(维基百科链接 http://en.wikipedia.org/wiki/Hungarian_algorithm).

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