Kaedah Interpolasi untuk Titik Data yang Hilang

Interpolasi ialah proses mencari titik data yang hilang antara dua set data yang diketahui. Ia digunakan untuk menganggarkan nilai sesuatu fungsi pada titik yang belum ditakrifkan secara eksplisit.

Terdapat beberapa kaedah untuk menginterpolasi data, termasuk:

1. Interpolasi Linear: Kaedah ini melibatkan lukisan garis lurus antara dua titik yang diketahui dan memanjangkannya ke titik di mana data hilang.
2. Interpolasi Polinomial: Kaedah ini melibatkan pemasangan lengkung polinomial pada titik data yang diketahui dan menggunakannya untuk menganggar nilai fungsi pada titik yang hilang.
3. Interpolasi Spline: Kaedah ini melibatkan penggunaan fungsi sekeping untuk menganggarkan fungsi asas. Fungsi sekeping ditakrifkan oleh titik data yang diketahui dan digunakan untuk menganggar nilai fungsi pada titik yang hilang.
4. Interpolasi Jiran Terdekat: Kaedah ini melibatkan mencari titik data yang paling hampir diketahui dengan titik yang hilang dan menggunakan nilainya sebagai anggaran.
5. Interpolasi Fungsi Asas Jejari: Kaedah ini melibatkan penggunaan fungsi asas jejari untuk menganggar nilai fungsi pada titik yang hilang. Fungsi asas jejari ialah fungsi yang mereput dengan cepat apabila jarak dari pusat bertambah.
6. Interpolasi Wavelet: Kaedah ini melibatkan penggunaan fungsi wavelet untuk mewakili data dan menginterpolasi nilai yang hilang.
7. Interpolasi Rangkaian Neural: Kaedah ini melibatkan penggunaan rangkaian saraf untuk mempelajari corak asas dalam data dan menginterpolasi nilai yang hilang.
8. Memasang lengkung: Kaedah ini melibatkan pemasangan lengkung pada titik data yang diketahui dan menggunakannya untuk menganggar nilai fungsi pada titik yang hilang.

Pilihan kaedah interpolasi bergantung pada sifat data dan keperluan khusus masalah. Sesetengah kaedah lebih sesuai untuk jenis data atau masalah tertentu, dan beberapa kaedah mungkin lebih tepat daripada yang lain.