データ

Question

を補間する宇宙時間の最も近い点の私は、次の形式のデータのセット持って見つける：

日付/時間を| Latitude |経度| 高さ|温度

これらのデータは、異なる時空の気温測定に基づいてユーザーが入力することができます。この領域は、緯度、経度、および高さで表されます。このデータのセットから、私はそのようなシナリオでどのようなデータ構造を使用しなければならないのかよくわかりません。私はKd-treeについて読んでいます、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ツリーはオプションで、実際に私が知っている最速のオプションです。 K -nearest隣接クラスタリング「は単にそのK最近隣の値の平均値であるためにオブジェクトのプロパティ値を割り当てることによって、回帰のために使用することができるそれができる：ウィキペディアを引用する

隣人の寄与を重み付けするのに有益なので、より近所の方が遠い方より平均に寄与するようになります。これはあなたが望むものと思われます。

Answer 2

inverse-distance-weighted-idw-interpolation-with-pythonを参照してください。