Interpolační metody pro chybějící datové body

Interpolace je proces hledání chybějících datových bodů mezi dvěma známými datovými sadami. Používá se k odhadu hodnot funkce v bodech, kde nebyla explicitně definována.

Existuje několik metod pro interpolaci dat, včetně:

1. Lineární interpolace: Tato metoda zahrnuje nakreslení přímky mezi dvěma známými body a její prodloužení do bodu, kde data chybí.
2. Polynomiální interpolace: Tato metoda zahrnuje přizpůsobení polynomiální křivky známým datovým bodům a její použití k odhadu hodnoty funkce v chybějícím bodě.
3. Spline interpolace: Tato metoda zahrnuje použití funkce po částech k aproximaci základní funkce. Funkce po částech jsou definovány známými datovými body a používají se k odhadu hodnoty funkce v chybějícím bodě.
4. Interpolace nejbližšího souseda: Tato metoda zahrnuje nalezení nejbližšího známého datového bodu k chybějícímu bodu a použití jeho hodnoty jako odhadu.
5. Interpolace funkce radiální báze: Tato metoda zahrnuje použití funkce radiální báze k odhadu hodnoty funkce v chybějícím bodě. Radiální základní funkce je funkce, která rychle klesá s rostoucí vzdáleností od středu.
6. Wavelet Interpolation: Tato metoda zahrnuje použití vlnkových funkcí k reprezentaci dat a interpolaci chybějících hodnot.
7. Interpolace neuronové sítě: Tato metoda zahrnuje použití neuronové sítě ke zjištění základního vzoru v datech a interpolaci chybějících hodnot.
8. Proložení křivky: Tato metoda zahrnuje přizpůsobení křivky známým datovým bodům a její použití k odhadu hodnoty funkce v chybějícím bodě. Některé metody jsou vhodnější pro určité typy dat nebo problémů a některé metody mohou být přesnější než jiné.