Méthodes d'interpolation pour les points de données manquants

L'interpolation est un processus permettant de trouver les points de données manquants entre deux ensembles de données connus. Il est utilisé pour estimer les valeurs d'une fonction à des points où elle n'a pas été explicitement définie.

Il existe plusieurs méthodes d'interpolation des données, notamment :

1. Interpolation linéaire : Cette méthode consiste à tracer une ligne droite entre deux points connus et à l'étendre jusqu'au point où les données sont manquantes.
2. Interpolation polynomiale : cette méthode consiste à ajuster une courbe polynomiale aux points de données connus et à l'utiliser pour estimer la valeur de la fonction au point manquant.
3. Interpolation spline : cette méthode consiste à utiliser une fonction par morceaux pour se rapprocher de la fonction sous-jacente. Les fonctions par morceaux sont définies par les points de données connus et sont utilisées pour estimer la valeur de la fonction au point manquant.
4. Interpolation du voisin le plus proche : cette méthode consiste à trouver le point de données connu le plus proche du point manquant et à utiliser sa valeur comme estimation.
5. Interpolation de fonction de base radiale : cette méthode consiste à utiliser une fonction de base radiale pour estimer la valeur de la fonction au point manquant. La fonction de base radiale est une fonction qui décroît rapidement à mesure que la distance par rapport au centre augmente.
6. Interpolation d'ondelettes : cette méthode implique l'utilisation de fonctions d'ondelettes pour représenter les données et interpoler les valeurs manquantes.
7. Interpolation de réseau neuronal : cette méthode consiste à utiliser un réseau neuronal pour apprendre le modèle sous-jacent dans les données et interpoler les valeurs manquantes.
8. Ajustement d'une courbe : cette méthode consiste à ajuster une courbe aux points de données connus et à l'utiliser pour estimer la valeur de la fonction au point manquant.

Le choix de la méthode d'interpolation dépend de la nature des données et des exigences spécifiques du problème. Certaines méthodes sont plus appropriées à certains types de données ou de problèmes, et certaines méthodes peuvent être plus précises que d'autres.