@D3Nd3R

Каким методом можно восстановить пропущенные значения в матрице?

Есть матрица (можно сказать, что данная матрица соответствует изображению), допустим 1000 на 1000, в которой есть несколько значений с измерениями (5 - 10 штук). Как используя значения измерений заполнить остальные ячейки матрицы.
Первое, что пришло в голову это для каждого пропущенного значения вычислять взвешенную сумму, т.е. чем ближе измерение к оцениваемому значению тем больший вклад вносит данное измерение в итоговую оценку.
Уверен, что существуют специальные подходы для решения такого рода задач.
  • Вопрос задан
  • 201 просмотр
Пригласить эксперта
Ответы на вопрос 2
zagayevskiy
@zagayevskiy
Android developer at Yandex
Если есть 5-6 значений из 1.000.000, то есть очень качественный способ - называется random.
Ответ написан
Комментировать
@dmshar
Если вы не ошиблись, и хотите по 5-10 пикселям восстанавливать изображение 1000х1000, то ответ очевиден - никак.
А если у вас приерно 5-10% данных пропущенно - и неважно, в изображении, в измерении, или еще в каких данных - то методов восстановления достаточно много и разных.
Вот несколько ссылок, где описываются варианты, в некоторых - с кодами на Python. Может пригодиться.
https://gallery.azure.ai/Experiment/Methods-for-ha... https://towardsdatascience.com/the-art-of-cleaning... https://towardsdatascience.com/the-tale-of-missing... https://towardsdatascience.com/working-with-missin... https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/01/guide...
Ответ написан
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через центр авторизации
Похожие вопросы