问题描述
我想弄清楚如何用程序解决以下问题：
我有一组对象 A = [Ai] 和另一组对象 B = [Bj]。
我还有一个矩阵 C=[cij] 计算 A 和 B 之间的相似度（完全密集）。
我想将每个对象分配给一个单独的其他对象（总共 min(|A|,|B|) 对），以便所有使用的 cij 的总和是可能的最大值。
（同样 Cij 是对称的）
我试图将其表述为二分匹配问题，但我找不到我所要求的现有定义和实现，尽管它看起来很熟悉，这就是我寻求您帮助的原因。
谢谢
解决方法
问题在于分配不平衡： https://en.wikipedia.org/wiki/Assignment_problem
scipy 中似乎有一个实现： https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.18.1/reference/generated/scipy.optimize.linear_sum_assignment.html
就解决了。您需要将相似性转换为成本（您可以取负数）。