interp

Since v8.0.75

PiecewiseConstant

データセットに区分定数補間を適用します。各区間の近傍データ点を使って関数値を近似するため、階段状のデータに適しています。

使用例

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const m = require('mathx');
x = [1, 2, 3, 4];
y = [10, 20, 30, 40];
interp = new m.PiecewiseConstant();
interp.fit(x,y);
console.log(interp.predict(2.5)); // 30

PiecewiseLinear

データ点を直線で結ぶ区分線形補間を提供します。データ点間を滑らかに遷移させる場合に便利です。

使用例

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const m = require('mathx');
x = [1, 2, 3, 4];
y = [10, 20, 30, 40];
interp = new m.PiecewiseLinear();
interp.fit(x,y);
console.log(interp.predict(2.5)); // 25

AkimaSpline

Akimaスプライン補間により、データ点を通る滑らかな曲線を生成し、データが疎な領域での振動を抑えます。

使用例

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const m = require('mathx');
x = [1, 2, 3, 4];
y = [10, 20, 30, 40];
interp = new m.AkimaSpline();
interp.fit(x,y);
console.log(interp.predict(2.5)); // 25

FritschButland

Fritsch-Butland補間を適用し、補間値の単調性を維持します。値の順序を保つ必要があるデータセットに適しています。

使用例

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const m = require('mathx');
x = [1, 2, 3, 4];
y = [10, 20, 30, 40];
interp = new m.FritschButland();
interp.fit(x,y);
console.log(interp.predict(2.5)); // 25

LinearRegression

LinearRegressionは、データセットに線形回帰に基づく補間を適用します。データから得た最良適合直線を使い、指定した点での関数値を予測します。

使用例

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const m = require('mathx');
x = [1, 2, 3, 4];
y = [10, 20, 30, 40];
interp = new m.LinearRegression();
interp.fit(x,y);
console.log(interp.predict(2.5)); // 25

ClampedCubic

境界での傾きを指定するクランプ三次補間を提供します。

使用例

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const m = require('mathx');
x = [1, 2, 3, 4];
y = [10, 20, 30, 40];
interp = new m.ClampedCubic();
interp.fit(x,y);
console.log(interp.predict(2.5)); // 25

NaturalCubic

自然境界条件を使用する三次補間です。

使用例

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const m = require('mathx');
x = [1, 2, 3, 4];
y = [10, 20, 30, 40];
interp = new m.NaturalCubic();
interp.fit(x,y);
console.log(interp.predict(2.5)); // 25

NotAKnotCubic

Not-a-Knot条件を適用する三次スプライン補間です。

使用例

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const m = require('mathx');
x = [1, 2, 3, 4];
y = [10, 20, 30, 40];
interp = new m.NotAKnotCubic();
interp.fit(x,y);
console.log(interp.predict(2.5)); // 25

最終更新日 9月 10, 2026

filter mat