Metode de interpolare pentru punctele de date lipsă

Interpolarea este un proces de găsire a punctelor de date lipsă între două seturi de date cunoscute. Este folosit pentru a estima valorile unei funcții în punctele în care aceasta nu a fost definită în mod explicit.

Există mai multe metode de interpolare a datelor, inclusiv:

1. Interpolare liniară: Această metodă implică trasarea unei linii drepte între două puncte cunoscute și extinderea acesteia până în punctul în care lipsesc datele.
2. Interpolare polinomială: Această metodă implică ajustarea unei curbe polinomiale la punctele de date cunoscute și utilizarea acesteia pentru a estima valoarea funcției în punctul lipsă.
3. Interpolare spline: Această metodă implică utilizarea unei funcții pe bucăți pentru a aproxima funcția de bază. Funcțiile pe bucăți sunt definite de punctele de date cunoscute și sunt utilizate pentru a estima valoarea funcției în punctul lipsă.
4. Interpolarea celui mai apropiat vecin: această metodă implică găsirea celui mai apropiat punct de date cunoscut de punctul lipsă și utilizarea valorii acestuia ca estimare.
5. Interpolarea funcției de bază radială: Această metodă implică utilizarea unei funcții de bază radială pentru a estima valoarea funcției în punctul lipsă. Funcția de bază radială este o funcție care scade rapid pe măsură ce distanța față de centru crește.
6. Interpolare wavelet: Această metodă implică utilizarea funcțiilor wavelet pentru a reprezenta datele și a interpola valorile lipsă.
7. Interpolarea rețelei neuronale: Această metodă implică utilizarea unei rețele neuronale pentru a afla modelul de bază în date și pentru a interpola valorile lipsă.
8. Ajustarea unei curbe: Această metodă implică ajustarea unei curbe la punctele de date cunoscute și utilizarea acesteia pentru a estima valoarea funcției în punctul lipsă.

Alegerea metodei de interpolare depinde de natura datelor și de cerințele specifice ale problemei. Unele metode sunt mai potrivite pentru anumite tipuri de date sau probleme, iar unele metode pot fi mai precise decât altele.