วิธีการแก้ไขสำหรับจุดข้อมูลที่ขาดหายไป
การแก้ไขเป็นกระบวนการในการค้นหาจุดข้อมูลที่ขาดหายไประหว่างชุดข้อมูลที่รู้จักสองชุด ใช้ในการประมาณค่าของฟังก์ชัน ณ จุดที่ไม่ได้กำหนดไว้อย่างชัดเจน
มีหลายวิธีในการประมาณค่าข้อมูล รวมถึง:
1 การประมาณค่าเชิงเส้น: วิธีนี้เกี่ยวข้องกับการวาดเส้นตรงระหว่างจุดที่ทราบสองจุดและขยายไปยังจุดที่ข้อมูลหายไป
2 การประมาณค่าแบบพหุนาม: วิธีการนี้เกี่ยวข้องกับการปรับเส้นโค้งพหุนามให้เหมาะสมกับจุดข้อมูลที่ทราบ และใช้เพื่อประมาณค่าของฟังก์ชันที่จุดที่ขาดหายไป
3 การประมาณค่า Spline: วิธีการนี้เกี่ยวข้องกับการใช้ฟังก์ชันทีละส่วนเพื่อประมาณฟังก์ชันพื้นฐาน ฟังก์ชันทีละชิ้นถูกกำหนดโดยจุดข้อมูลที่ทราบ และใช้ในการประมาณค่าของฟังก์ชันที่จุดที่ขาดหายไป
4 การแก้ไขเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด: วิธีนี้เกี่ยวข้องกับการค้นหาจุดข้อมูลที่ทราบที่ใกล้ที่สุดไปยังจุดที่หายไป และใช้ค่าของมันเป็นค่าประมาณ
5 การแก้ไขฟังก์ชันพื้นฐานแนวรัศมี: วิธีนี้เกี่ยวข้องกับการใช้ฟังก์ชันพื้นฐานแนวรัศมีเพื่อประมาณค่าของฟังก์ชันที่จุดที่ขาดหายไป ฟังก์ชันพื้นฐานแนวรัศมีเป็นฟังก์ชันที่สลายตัวอย่างรวดเร็วเมื่อระยะห่างจากจุดศูนย์กลางเพิ่มขึ้น
6 การแก้ไขเวฟเล็ต: วิธีนี้เกี่ยวข้องกับการใช้ฟังก์ชันเวฟเล็ตเพื่อแสดงข้อมูลและแก้ไขค่าที่หายไป
7 การแก้ไขโครงข่ายประสาทเทียม: วิธีการนี้เกี่ยวข้องกับการใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อเรียนรู้รูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลและประมาณค่าค่าที่หายไป
8 การปรับเส้นโค้งให้เหมาะสม: วิธีนี้เกี่ยวข้องกับการปรับเส้นโค้งให้พอดีกับจุดข้อมูลที่ทราบ และใช้เพื่อประมาณค่าของฟังก์ชันที่จุดที่ขาดหายไป การเลือกวิธีการประมาณค่าขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูลและข้อกำหนดเฉพาะของปัญหา วิธีการบางวิธีเหมาะสมกับข้อมูลหรือปัญหาบางประเภทมากกว่า และวิธีการบางวิธีอาจมีความแม่นยำมากกว่าวิธีอื่นๆ
ฉันชอบวิดีโอนี้
ฉันไม่ชอบวิดีโอนี้
รายงานข้อผิดพลาดของเนื้อหา
share
