4、探索(n, m)图的森林数

探索(n, m)图的森林数

1. 图论基础概念

在图论研究中,我们聚焦于有限简单图。对于图 (G = (V, E)),其中 (V) 是顶点集,(E) 是边集。图的一些基本属性如下:
- 图 (G) 的阶 (\nu(G) = |V|),表示顶点的数量;图的大小 (\varepsilon(G) = |E|),表示边的数量。
- 顶点 (v) 的度数记为 (d_G(v)),图的最大度数记为 (\Delta(G)),最小度数记为 (\delta(G))。
- 若 (S \subseteq V(G)),则 (G[S]) 是由 (S) 在 (G) 中诱导的子图,(\varepsilon(S)) 表示 (G[S]) 的边数。
- 对于图 (G) 和 (X \subseteq E(G)),(G - X) 表示去掉 (X) 中边后的图;若 (X = {e}),则记为 (G - e)。对于 (X \subseteq V(G)),(G - X) 是去掉 (X) 中顶点及相关边后的图。对于 (X \subseteq E(G)),(G + X) 是添加 (X) 中边后的图;若 (X = {e}),记为 (G + e)。
- 两个图 (G) 和 (H) 不相交,即 (V(G) \cap V(H) = \varnothing),它们的并 (G \cup H) 定义为 (V(G \cup H) = V(G) \cup V(H)) 且 (E(G \cup H) = E(G) \cup E(H)),(p) 个 (G) 的并记为 (pG)。

2. 图参数与插值定理
  • 图参数定义 :设 (G) 是所有简单图的类,函数
### 使用随机森林算法进行树木提取的方法和实现 #### 方法概述 随机森林是一种基于决策树的集成学习方法,能够有效处理高维据并提供较高的预测准确性。它通过对训练据进行有放回抽样以及对特征子集的选择来减少过拟合风险[^2]。在树木提取的应用场景中,通常涉及遥感影像或其他地理空间据作为输入源。 #### 据预处理阶段 为了应用随机森林到树木提取任务中,需先完成必要的据准备工作: - **像获取与裁剪**:利用卫星或无人机拍摄得到覆盖目标区域的多光谱或多波段遥感片。 - **标注样本收集**:手动标记部分像素属于“树木”类别还是其他背景类别的标签信息以便后续监督式机器学习过程使用。 - **特征工程设计**:选取有助于区分不同地物类型的变量组合比如NDVI(归一化植被指),纹理统计量等作为模型输入属性列[^3]。 #### Sklearn库中的RandomForestClassifier实践案例分享 Python 的 scikit-learn 库提供了 RandomForestClassifier 类用来快速搭建随机森林分类器实例。下面给出一段简单的代码片段演示如何加载据、划分测试集合训练集、初始化参配置后的随机森林对象并对未知样本做出预测: ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import numpy as np # 假设X为n*m矩阵形式存储着m个观测值对应于n种测量指标,Y则是一长度等于m的一维组表示各条记录所属真实类别编号 X, y = load_data() X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3) rf_clf=RandomForestClassifier(n_estimators=100,max_features='sqrt',bootstrap=True,oob_score=False,n_jobs=-1,class_weight=None) rf_clf.fit(X_train,y_train) predictions=rf_clf.predict(X_test) accuracy=np.mean(predictions==y_test)*100 print(f'Accuracy:{accuracy:.2f}%') ``` 此脚本首先导入所需模块并将原始资料拆分为两组分别供教学用途及效能评估所用;接着创建了一个具有特定超参设定好的RF实体并通过调用fit方法执行实际运算操作最终输出准确率得分情况给用户查看[^3]。 #### 结果解读与优化建议 当获得初步实验成果之后可以进一步探索影响性能的关键因素进而采取相应措施加以改进例如调整最大深度限制或者改变最小叶子节点目等等均有可能带来正面收益同时也要注意防止过度复杂化造成计算资源浪费现象发生另外还可以尝试引入额外辅助信息如地形坡度方向等因素共同参与建模流程当中去以期达到更好分离效果的目的[^4]。
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