不平衡合并分類英文解釋翻譯、不平衡合并分類的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 unbalanced merge sort

分詞翻譯：

不的英語翻譯：

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

平衡合并的英語翻譯：

【計】 balanced merging

分類的英語翻譯：

sort; class; classify; assort; divide; label; staple; system
【計】 categories; categorization; category
【化】 classification
【醫】 classifieation; grouping; systematization; systematize; typing
【經】 classification; classifying; group; sort

專業解析

不平衡合并分類（Unbalanced Merge Sort）是合并排序（Merge Sort）算法的一種變體，其核心特征在于劃分階段産生的子序列長度不相等，而非傳統合并排序中盡可能均等的劃分。以下是基于漢英詞典視角的詳細解釋：

一、術語漢英對照與核心概念

不平衡（Unbalanced）
指算法在遞歸分解原始序列時，未嚴格按照中點均分，導緻生成的子序列長度差異顯著。例如，可能劃分為長度為 (n-1) 和 (1) 的子序列（極端情況）。
合并（Merge）
将兩個已排序的子序列整合為單一有序序列的過程，通過比較元素大小逐步合并（Combine sorted sublists into one ordered list）。
分類（Sort）
泛指排序算法，此處特指基于分治策略的合并排序框架（Divide-and-conquer sorting algorithm）。

二、算法原理與流程

劃分階段（Divide）
根據特定規則（如選擇特定分割點）将序列劃分為長度不等的子序列。例如：
- 取第一個元素作為樞軸，剩餘元素分為一組；
- 或按動态條件（如元素值）分割序列。
遞歸排序（Conquer）
對每個子序列遞歸調用排序函數，直至子序列長度為1（天然有序）。
合并階段（Combine）
按升序/降序規則合并兩個有序子序列，逐步構建完整有序序列。

三、與傳統合并排序的關鍵差異

特性	傳統合并排序	不平衡合并分類
劃分方式	嚴格均分（中點分割）	非均等劃分（動态分割點）
子序列長度	近似相等（(lfloor n/2 rfloor) 與 (lceil n/2 rceil)）	可能差異極大（如 (n-1) 與 (1)）
時間複雜度	穩定為 (O(n log n))	依賴劃分策略，最壞可達 (O(n))

四、應用場景與特點

適用場景
- 數據存在局部有序性時，可通過非均等劃分減少合并操作；
- 特定數據結構（如鍊表）中避免頻繁隨機訪問。
性能特點
- 優勢：某些輸入序列下減少遞歸深度；
- 劣勢：最壞時間複雜度退化（如每次劃分僅減少一個元素），空間複雜度仍為 (O(n))。

權威參考來源：

《算法導論》（Introduction to Algorithms, Cormen et al.）—— 合并排序變體分析
牛津計算機科學詞典（Oxford Dictionary of Computer Science）—— "Merge Sort" 詞條擴展
IEEE 算法與計算專題（IEEE Transactions on Algorithms）—— 非均勻劃分排序研究

網絡擴展解釋

“不平衡合并分類”這一表述可能結合了“不平衡分類”和“合并”兩個概念，以下是分步解釋：

1.不平衡分類（Imbalanced Classification）

指數據集中不同類别的樣本數量差異顯著的情況。例如，在二分類任務中，80%的樣本屬于類别A，僅20%屬于類别B（）。這類問題常見于實際場景：

醫療診斷：健康樣本遠多于患病樣本；
金融風控：正常交易數量遠高于欺詐交易；
工業檢測：正常産品遠多于故障産品。

傳統分類模型（如SVM、決策樹）在不平衡數據上表現較差，容易偏向多數類，導緻少數類識别率低（）。

2.合并（Merge/Combine）

在技術語境中，“合并”可能指以下兩種處理方式：

數據層面的合并
通過采樣技術平衡數據集，例如：
- 過采樣：增加少數類樣本（如SMOTE算法）；
- 欠采樣：減少多數類樣本；
- 混合方法：結合過采樣與欠采樣（）。
模型層面的合并
使用集成方法（Ensemble）合并多個分類器，提升少數類識别能力：
- Bagging：如隨機森林，通過并行訓練多個基分類器；
- Boosting：如AdaBoost，通過串行疊代調整樣本權重（）。

3.可能的綜合解釋

“不平衡合并分類”可能指通過合并多種技術（如數據采樣+模型集成）來解決不平衡分類問題。例如：

先對數據集進行過采樣，再結合隨機森林分類；
使用代價敏感學習（調整類别權重）與Boosting算法結合。

參考資料

不平衡分類的定義與挑戰（）；
合并方法在數據或模型中的應用（）。