Методи інтерполяції для відсутніх точок даних

Інтерполяція — це процес пошуку відсутніх точок даних між двома відомими наборами даних. Він використовується для оцінки значень функції в точках, де вона не була явно визначена.

Існує кілька методів інтерполяції даних, зокрема:

1. Лінійна інтерполяція: цей метод передбачає проведення прямої лінії між двома відомими точками та продовження її до точки, де відсутні дані.
2. Поліноміальна інтерполяція: цей метод передбачає підгонку поліноміальної кривої до відомих точок даних і її використання для оцінки значення функції у відсутній точці.
3. Сплайн-інтерполяція: цей метод передбачає використання кускової функції для наближення основної функції. Часткові функції визначаються відомими точками даних і використовуються для оцінки значення функції в відсутній точці.
4. Інтерполяція найближчого сусіда: цей метод передбачає пошук найближчої відомої точки даних до відсутньої точки та використання її значення як оцінки.
5. Інтерполяція радіальної базисної функції: цей метод передбачає використання радіальної базисної функції для оцінки значення функції в відсутній точці. Радіальна базисна функція — це функція, яка швидко спадає зі збільшенням відстані від центру.
6. Вейвлет-інтерполяція: цей метод передбачає використання вейвлет-функцій для представлення даних та інтерполяції відсутніх значень.
7. Інтерполяція нейронної мережі: цей метод передбачає використання нейронної мережі для вивчення основного шаблону в даних та інтерполяції відсутніх значень.
8. Підгонка кривої: цей метод включає підгонку кривої до відомих точок даних і її використання для оцінки значення функції у відсутній точці.

Вибір методу інтерполяції залежить від характеру даних і конкретних вимог проблеми. Деякі методи більш підходять для певних типів даних або проблем, а деякі методи можуть бути більш точними, ніж інші.