Методи за интерполация за липсващи точки от данни

Интерполацията е процес на намиране на липсващи точки от данни между два известни набора от данни. Използва се за оценка на стойностите на функция в точки, където тя не е изрично дефинирана.

Има няколко метода за интерполиране на данни, включително:

1. Линейна интерполация: Този метод включва изчертаване на права линия между две известни точки и удължаването й до точката, където данните липсват.
2. Полиномиална интерполация: Този метод включва напасване на полиномиална крива към известните точки от данни и използването й за оценка на стойността на функцията в липсващата точка.
3. Сплайн интерполация: Този метод включва използване на частична функция за приближаване на основната функция. Функциите на части се дефинират от известните точки от данни и се използват за оценка на стойността на функцията в липсващата точка.
4. Интерполация на най-близкия съсед: Този метод включва намиране на най-близката известна точка от данни до липсващата точка и използване на нейната стойност като оценка.
5. Интерполация на радиална базисна функция: Този метод включва използване на радиална базисна функция за оценка на стойността на функцията в липсващата точка. Радиалната базисна функция е функция, която затихва бързо с увеличаване на разстоянието от центъра.
6. Wavelet Interpolation: Този метод включва използване на Wavelet функции за представяне на данните и интерполиране на липсващите стойности.
7. Интерполация на невронна мрежа: Този метод включва използване на невронна мрежа за изучаване на основния модел в данните и интерполиране на липсващите стойности.
8. Напасване на крива: Този метод включва напасване на крива към известните точки от данни и използването й за оценка на стойността на функцията в липсващата точка.

Изборът на метод на интерполация зависи от естеството на данните и специфичните изисквания на проблема. Някои методи са по-подходящи за определени типове данни или проблеми, а някои методи може да са по-точни от други.