Metody interpolacji dla brakujących punktów danych

Interpolacja to proces znajdowania brakujących punktów danych pomiędzy dwoma znanymi zbiorami danych. Służy do szacowania wartości funkcji w punktach, w których nie została ona wyraźnie zdefiniowana.

Istnieje kilka metod interpolacji danych, w tym:

1. Interpolacja liniowa: Metoda ta polega na narysowaniu linii prostej pomiędzy dwoma znanymi punktami i przedłużeniu jej do punktu, w którym brakuje danych.
2. Interpolacja wielomianowa: Metoda ta polega na dopasowaniu krzywej wielomianowej do znanych punktów danych i wykorzystaniu jej do oszacowania wartości funkcji w brakującym punkcie.
3. Interpolacja splajnu: Ta metoda polega na użyciu funkcji fragmentarycznej w celu przybliżenia funkcji podstawowej. Funkcje odcinkowe są definiowane przez znane punkty danych i służą do oszacowania wartości funkcji w brakującym punkcie.
4. Interpolacja najbliższego sąsiada: Metoda ta polega na znalezieniu najbliższego znanego punktu danych najbliższego brakującemu punktowi i wykorzystaniu jego wartości jako oszacowania.
5. Interpolacja promieniowej funkcji bazowej: Metoda ta polega na użyciu promieniowej funkcji bazowej w celu oszacowania wartości funkcji w brakującym punkcie. Promieniowa funkcja bazowa jest funkcją, która szybko zanika wraz ze wzrostem odległości od środka.
6. Interpolacja falkowa: Metoda ta polega na wykorzystaniu funkcji falkowych do przedstawienia danych i interpolacji brakujących wartości.
7. Interpolacja sieci neuronowej: Metoda ta polega na wykorzystaniu sieci neuronowej do poznania podstawowego wzorca danych i interpolacji brakujących wartości.
8. Dopasowanie krzywej: Metoda ta polega na dopasowaniu krzywej do znanych punktów danych i wykorzystaniu jej do oszacowania wartości funkcji w brakującym punkcie.

Wybór metody interpolacji zależy od charakteru danych i specyficznych wymagań problemu. Niektóre metody są bardziej odpowiednie w przypadku określonych typów danych lub problemów, a niektóre mogą być dokładniejsze niż inne.