algorithm - 在时空中寻找最近的点来插值数据

Question

我有一组格式如下的数据：

日期/时间 | 纬度 | 经度 | 身高 | 温度

用户可以根据不同空间和时间的大气温度测量值输入这些数据。空间由纬度、经度和高度表示。现在从这组数据中，我必须通过插值。我不确定在这种情况下我必须使用什么样的数据结构。我读过Kd-tree，这是一个选项吗？

Answer 1

看来您正在寻找k最近邻聚类算法。是的，kd -trees 是一个选项，实际上是我所知道的最快的选项。

引用维基百科：k-最近邻聚类“可用于回归，只需将对象的属性值分配为其k最近邻的值的平均值。加权邻居的贡献可能很有用，因此较近的邻居比较远的邻居对平均值的贡献更大。” 这似乎是你想要的。

Answer 2

请参阅反距离加权 idw-interpolation-with-python。