我有一组数据，格式如下：
日期/时间纬度经度|
高度|温度
这些数据可以由用户根据不同时空的大气温度测量值输入，空间用纬度、经度表示。和高度。现在从这组数据中，我必须通过插值得到任何给定空间和时间的温度。我不确定在这种情况下必须使用什么样的数据结构。我读过关于Kd-tree的文章，这是一个选项吗？
最佳答案
似乎你在寻找一个k-nearest-neighbor聚类算法。是的，kd树是一个选项，事实上也是我所知道的最快的选项。
引用维基百科：k近邻聚类”可以用于回归，只需将对象的属性值指定为其k近邻值的平均值。衡量邻居的贡献是很有用的，这样越近的邻居比越远的邻居对平均水平的贡献就越大。