平衡实现算法

Matlab开发：平衡实现算法。模型订单缩减。

加权平衡树（Weighted Balanced Trees, WBTs）概述 加权平衡树是一种自平衡树结构，广泛应用于集合、字典和序列的实现。不同于传统的AVL树或红黑树，加权平衡树的每个结点储存其子树的大小，这一属性支持高效的顺序统计操作。 主要特点 自平衡性：在插入和删除操作后，通过树旋转重新平衡。 结点储存子树大小：这种方式使得查询操作更高效，尤其是顺序统计操作。 实现关键步骤 定义结点结构：储存值、左子树、右子树、子树大小等。 插入和删除操作：在插入或删除结点后，依据加权平衡规则调整结构。 树旋转：若某结点的左右子树大小不满足平衡条件，通过左旋和右旋操作平衡。 Python代码示例 以下代码展示了一个简单的加权平衡树的实现： class WBTNode: def __init__(self, value): self.value = value self.left = None self.right = None self.size = 1 def update_size(self): self.size = (self.left.size if self.left else 0) + (self.right.size if self.right else 0) + 1 class WeightedBinaryTree: def __init__(self): self.root = None def insert(self, value): # 插入值并平衡树的逻辑 pass def delete(self, value): # 删除值并平衡树的逻辑 pass def rotate_right(self, node): # 右旋转操作逻辑 pass def rotate_left(self, node): # 左旋转操作逻辑 pass 完整实现参考：GitHub 仓库

QCGP算法可以针对任意RBG彩色图片进行白平衡调整，生成优化后的图像，并清晰展示RGB三分量的调整效果。

类别不平衡问题 在机器学习中，类别不平衡问题十分常见。例如，银行信用数据中，按时还款用户占比可能高达97%，而违约用户仅占3%。若忽视违约用户，模型准确率虽高，但可能导致银行巨大损失。因此，需要采取措施平衡数据。 SMOTE算法 许多研究论文提出了包括过采样和欠采样在内的技术来处理类别不平衡问题。SMOTE算法作为一种合成少数类过采样技术，由NV Chawla、KW Bowyer、LO Hall和WP Kegelmeyer在其论文中提出。 参数 sample：少数类样本的二维数组 (numpy)。 N：SMOTE的过采样倍数，为整数。 k：用于查找最近邻的邻居数量，为整数，且 k <= 少数类样本数量。 属性 newIndex：新生成的少数类样本的索引。 代码实现 本代码库使用sklearn和numpy库实现了SMOTE算法。

近年来，随着数据科学技术的迅速发展，不平衡数据学习成为研究的焦点之一。新型算法PCBoost结合了重采样和boosting技术，为解析不平衡数据提供了新的视角和工具。

实现了H. He、Y. Bai等人提出的ADASYN算法，该算法是SMOTE方法的扩展，通过在少数类示例之间进行线性插值来改善类别平衡。相较于SMOTE，ADASYN更加注重在两个类别边界附近创建新示例。提交还包含用于生成标题图的演示脚本。

这是Matlab2017b中介绍的chromadapt函数的简单实现，该函数根据不同的色适应变换（例如，Bradford、von Kries、CAT2000）来调整RGB图像的色彩平衡。我们假设输入图像在标准RGB空间中，没有应用色调映射或任何相机图片风格。在应用色彩校正矩阵获得XYZ值后，我们仅考虑根据标准RGB应用的伽马曲线（参考文献[1,2]）。

应用广泛的机床主轴平衡图纸，适用于加工中心、立式和卧式机床。

数据库设计目标是在满足无损连接和依赖保持的前提下，尽可能达到 Boyce-Codd 范式 (BCNF)。然而，实际应用中，同时满足这三个目标并非易事。因此，需要根据具体需求在 BCNF 和第三范式 (3NF) 之间做出权衡。 数据库模式分解主要有两种算法： BCNF 分解算法: 优先满足 BCNF，可能无法完全保留依赖。 3NF 分解算法: 确保依赖保持，但可能降低数据冗余的消除程度。

该程序利用QCGP算法对RBG彩色图片进行白平衡处理，通过调整三分量直方图来生成优化后的图像。处理过程中同时展示RGB三分量的调整效果。