邻近适应算法C++简单实现

邻近适应算法（NAA）也被称为“反距离加权算法”，它是一种插值算法，用于在空间上从有限的可用数据点集生成连续的表面。下面是一个简单的C++实现示例：

#include<iostream>
#include <vector>
#include<math.h>
using namespace std;
double weight(double d,int p)
{
    return pow(1/d,p);
}
double NAA(vector<pair<int,int> >data,pair<int,int> query,int k,int p=2)
{
    double ans=0,w_sum=0;
    vector<double>distances;
    for(int i=0;i<data.size();i++)
    {
        distances.push_back(sqrt(pow(data[i].first-query.first,2)+pow(data[i].second-query.second,2)));
    }
    sort(distances.begin(),distances.end());
    for(int i=0;i<k;i++)
    {
        double w=weight(distances[i],p);
        ans+=w*data[i].second;
        w_sum+=w;
    }
    ans/=w_sum;
    return ans;
}
int main()
{
    vector<pair<int,int> >data={{0,0},{3,5},{4,6},{5,7},{7,9},{8,10}};
    cout<<NAA(data,{3,4},3)<<endl;
    return 0;
}

其中的 `data` 是输入的数据集，`query` 是要进行插值的点， `k` 是要从数据集中选取的最近邻居的个数，`p` 是距离的幂因子。`NAA` 函数的返回值是查询点的插值结果。