Методе интерполације за недостајуће тачке података

Интерполација је процес проналажења недостајућих тачака података између два позната скупа података. Користи се за процену вредности функције у тачкама где није експлицитно дефинисана.ӕӕПостоји неколико метода за интерполацију података, укључујући:ӕӕ1. Линеарна интерполација: Ова метода укључује цртање праве линије између две познате тачке и њено проширење до тачке где подаци недостају.ӕ2. Интерполација полинома: Ова метода укључује уклапање полиномске криве на познате тачке података и њено коришћење за процену вредности функције у тачки која недостаје.ӕ3. Интерполација сплајн-а: Ова метода укључује коришћење функције по комадима за апроксимацију основне функције. Функције по комадима дефинисане су познатим тачкама података и користе се за процену вредности функције у тачки која недостаје.ӕ4. Интерполација најближег суседа: Ова метода укључује проналажење најближе познате тачке података до тачке која недостаје и коришћење њене вредности као процене.ӕ5. Интерполација функције радијалне базе: Ова метода укључује коришћење функције радијалне базе за процену вредности функције у тачки која недостаје. Радијална базна функција је функција која брзо опада како се растојање од центра повећава.ӕ6. Интерполација таласа: Овај метод укључује коришћење таласних функција за представљање података и интерполацију вредности које недостају.ӕ7. Интерполација неуронске мреже: Овај метод укључује коришћење неуронске мреже за учење основног узорка у подацима и интерполацију вредности које недостају.ӕ8. Подешавање криве: Ова метода укључује прилагођавање криве познатим тачкама података и њено коришћење за процену вредности функције у тачки која недостаје.ӕӕИзбор методе интерполације зависи од природе података и специфичних захтева проблема. Неке методе су прикладније за одређене врсте података или проблема, а неке методе могу бити тачније од других.