反距离权重插值inverse distance weighting，IDW

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反距离权重插值inverse distance weighting，IDW

反距离权重 (IDW) 插值显式假设:彼此距离较近的事物要比彼此距离较远的事物更相似.当为任何未测量的位置预测值时,反距离权重法会采用预测位置周围的测量值.与距离预测位置较远的测量值相比,距离预测位置最近的测量值对预测值的影响更大.反距离权重法假定每个测量点都有一种局部影响,而这种影响会随着距离的增大而减小.由于这种方法为距离预测位置最近的点分配的权重较大,而权重却作为距离的函数而减小,因此称之为反距离权重法.…

[原创.数据可视化系列之十三]idw反距离权重插值算法的javascript代码实现

图形渲染中,idw反距离权重插值算法是一个应用非常广泛的方法,但是js实现的比较少,目前实现一个: //idw算法 //输入[[x:0,y:0,v:0],[x:0,y:0,v:0],[x:0,y:0,v:0]] function idwcomputer(datas,result){ if(datas.lenght<3) return result; var m0=datas.length; var m1=result.length; //console.info(datas); //距离列表 v…

PIE SDK反距离权重插值算法

1.算法功能简介反距离权重 (IDW) 插值使用一组采样点的线性权重组合来确定像元值.权重是一种反距离函数.进行插值处理的表面应当是具有局部因变量的表面.此方法假定所映射的变量因受到与其采样位置间的距离的影响而减小.例如,为分析零售网点而对购电消费者的表面进行插值处理时,在较远位置购电影响较小,这是因为人们更倾向于在家附近购物. 根据给定的控制点对和控制点的位移矢量(方向和距离),实现图像每一个像素点的位移.反距离加权插值的方法是通过得到每一个像素点和选定控制点对的逼近关系,以及相对应的权…

[Swift]LeetCode244.最短单词距离 II $ Shortest Word Distance II

This is a follow up of Shortest Word Distance. The only difference is now you are given the list of words and your method will be called repeatedly many times with different parameters. How would you optimize it? Design a class which receives a list…

[Swift]LeetCode245.最短单词距离 III $ Shortest Word Distance III

This is a follow up of Shortest Word Distance. The only difference is now word1 could be the same as word2. Given a list of words and two words word1 and word2, return the shortest distance between these two words in the list. word1 and word2 may be…

KNN算法 - 数据挖掘算法（3）

(2017-04-10 银河统计) KNN算法即K Nearest Neighbor算法.这个算法是机器学习里面一个比较经典的.相对比较容易理解的算法.其中的K表示最接近自己的K个数据样本.KNN算法是用来做归类的,也就是说,一个样本空间里的样本已经分成很几个类型,然后,给定一个待分类的数据,通过计算接近自己最近的K个样本来判断这个待分类数据属于哪个分类.你可以简单的理解为由那离自己最近的K个点来投票决定待分类数据归为哪一类. 一个比较经典的KNN图如下: 从上图中我们可以看到,图中的有两个类型…