轉自百度百科。
個人覺得關鍵是這句話:相等子圖的完備匹配一定是二分圖的最大權匹配。
KM算法是根據它來搞的!
KM算法是基於匈牙利算法的。
具體參考cuitianyi的講解。
對於KM算法,除了求權和最大,還可以求權和最小以及求權積最大。
對於求權和最小,只需要將每個權值取相反數,再求最大權和,結果再取相反數即可。
對於求權積最大,則需要把每個權值轉化爲對數,從而進行求最大權和的運算,最後再求回指數即可。
複雜度:優化到O(n^3)
轉自百度百科。
個人覺得關鍵是這句話:相等子圖的完備匹配一定是二分圖的最大權匹配。
KM算法是根據它來搞的!
KM算法是基於匈牙利算法的。
具體參考cuitianyi的講解。
對於KM算法,除了求權和最大,還可以求權和最小以及求權積最大。
對於求權和最小,只需要將每個權值取相反數,再求最大權和,結果再取相反數即可。
對於求權積最大,則需要把每個權值轉化爲對數,從而進行求最大權和的運算,最後再求回指數即可。
複雜度:優化到O(n^3)
隨着人工智能技術的進步,智能化成爲產業轉型升級的重要抓手。企業要實現智能化升級,需要從呈幾何增長的多模態數據中挖掘和凝鍊知識、賦能業務,支撐商業模式轉型和應用創新,推動業務高質量發展和產業革新。