algorithm - データを補間するために時空間で最も近い点を見つける

Question

次の形式のデータセットがあります。

日時 | 緯度 | 経度 | 身長 | 温度

これらのデータは、さまざまな空間と時間での大気温度測定値に基づいてユーザーが入力できます。空間は緯度、経度、高さで表されます。このデータ セットから、任意の空間と時間での温度を次のように取得する必要があります。補間.そのようなシナリオでどのようなデータ構造を使用する必要があるかわかりません.Kd-treeについて読みましたが、それはオプションですか?

Answer 1

k -nearest-neighborクラスタリング アルゴリズムを探しているようです。はい、kd -trees はオプションであり、実際、私が認識している最速のオプションです。

ウィキペディアを引用するには: k最近傍クラスタリングは、オブジェクトのプロパティ値をそのk最近傍の値の平均に割り当てるだけで、回帰に使用できます。近隣の寄与を重み付けすると便利です。 、より近い隣人がより遠くのものよりも平均に貢献するように。」これはあなたが望むもののようです。

Answer 2

逆距離加重idw-interpolation-with-pythonを参照してください。