不平衡合并分类英文解释翻译、不平衡合并分类的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 unbalanced merge sort

分词翻译：

不的英语翻译：

nay; no; non-; nope; not; without
【医】 a-; non-; un-

平衡合并的英语翻译：

【计】 balanced merging

分类的英语翻译：

sort; class; classify; assort; divide; label; staple; system
【计】 categories; categorization; category
【化】 classification
【医】 classifieation; grouping; systematization; systematize; typing
【经】 classification; classifying; group; sort

专业解析

不平衡合并分类（Unbalanced Merge Sort）是合并排序（Merge Sort）算法的一种变体，其核心特征在于划分阶段产生的子序列长度不相等，而非传统合并排序中尽可能均等的划分。以下是基于汉英词典视角的详细解释：

一、术语汉英对照与核心概念

不平衡（Unbalanced）
指算法在递归分解原始序列时，未严格按照中点均分，导致生成的子序列长度差异显著。例如，可能划分为长度为 (n-1) 和 (1) 的子序列（极端情况）。
合并（Merge）
将两个已排序的子序列整合为单一有序序列的过程，通过比较元素大小逐步合并（Combine sorted sublists into one ordered list）。
分类（Sort）
泛指排序算法，此处特指基于分治策略的合并排序框架（Divide-and-conquer sorting algorithm）。

二、算法原理与流程

划分阶段（Divide）
根据特定规则（如选择特定分割点）将序列划分为长度不等的子序列。例如：
- 取第一个元素作为枢轴，剩余元素分为一组；
- 或按动态条件（如元素值）分割序列。
递归排序（Conquer）
对每个子序列递归调用排序函数，直至子序列长度为1（天然有序）。
合并阶段（Combine）
按升序/降序规则合并两个有序子序列，逐步构建完整有序序列。

三、与传统合并排序的关键差异

特性	传统合并排序	不平衡合并分类
划分方式	严格均分（中点分割）	非均等划分（动态分割点）
子序列长度	近似相等（(lfloor n/2 rfloor) 与 (lceil n/2 rceil)）	可能差异极大（如 (n-1) 与 (1)）
时间复杂度	稳定为 (O(n log n))	依赖划分策略，最坏可达 (O(n))

四、应用场景与特点

适用场景
- 数据存在局部有序性时，可通过非均等划分减少合并操作；
- 特定数据结构（如链表）中避免频繁随机访问。
性能特点
- 优势：某些输入序列下减少递归深度；
- 劣势：最坏时间复杂度退化（如每次划分仅减少一个元素），空间复杂度仍为 (O(n))。

权威参考来源：

《算法导论》（Introduction to Algorithms, Cormen et al.）—— 合并排序变体分析
牛津计算机科学词典（Oxford Dictionary of Computer Science）—— "Merge Sort" 词条扩展
IEEE 算法与计算专题（IEEE Transactions on Algorithms）—— 非均匀划分排序研究

网络扩展解释

“不平衡合并分类”这一表述可能结合了“不平衡分类”和“合并”两个概念，以下是分步解释：

1.不平衡分类（Imbalanced Classification）

指数据集中不同类别的样本数量差异显著的情况。例如，在二分类任务中，80%的样本属于类别A，仅20%属于类别B（）。这类问题常见于实际场景：

医疗诊断：健康样本远多于患病样本；
金融风控：正常交易数量远高于欺诈交易；
工业检测：正常产品远多于故障产品。

传统分类模型（如SVM、决策树）在不平衡数据上表现较差，容易偏向多数类，导致少数类识别率低（）。

2.合并（Merge/Combine）

在技术语境中，“合并”可能指以下两种处理方式：

数据层面的合并
通过采样技术平衡数据集，例如：
- 过采样：增加少数类样本（如SMOTE算法）；
- 欠采样：减少多数类样本；
- 混合方法：结合过采样与欠采样（）。
模型层面的合并
使用集成方法（Ensemble）合并多个分类器，提升少数类识别能力：
- Bagging：如随机森林，通过并行训练多个基分类器；
- Boosting：如AdaBoost，通过串行迭代调整样本权重（）。

3.可能的综合解释

“不平衡合并分类”可能指通过合并多种技术（如数据采样+模型集成）来解决不平衡分类问题。例如：

先对数据集进行过采样，再结合随机森林分类；
使用代价敏感学习（调整类别权重）与Boosting算法结合。

参考资料

不平衡分类的定义与挑战（）；
合并方法在数据或模型中的应用（）。