Cluster and Outlier Analysis (Anselin Local Moran's I) (Statistiques spatiales)

Récapitulatif

A partir d'un ensemble d'entités pondérées, identifie des hot spots, des cold spots et des points spatiaux aberrants statistiquement significatifs, à l'aide de la statistique Anselin Local Moran's I.

En savoir plus sur le fonctionnement de l'outil Cluster and Outlier Analysis (Anselin Local Moran's I)

Illustration

Illustration de l'outil Cluster and Outlier Analysis

Utilisation

Syntaxe

ClustersOutliers_stats (Input_Feature_Class, Input_Field, Output_Feature_Class, Conceptualization_of_Spatial_Relationships, Distance_Method, Standardization, Distance_Band_or_Threshold_Distance, {Weights_Matrix_File})
ParamètreExplicationType de données
Input_Feature_Class

Classe d'entités pour laquelle l'analyse d'agrégation/de point aberrant est effectuée.

Feature Layer
Input_Field

Champ numérique à évaluer.

Field
Output_Feature_Class

Classe d'entités en sortie qui reçoit les champs de résultats.

Feature Class
Conceptualization_of_Spatial_Relationships

Indique la façon dont les relations spatiales sont conceptualisées parmi les entités.

  • INVERSE_DISTANCE —Les entités voisines proches ont une plus grande influence sur les calculs pour une entité cible que les entités plus éloignées.
  • INVERSE_DISTANCE_SQUARED —Identique à INVERSE_DISTANCE, mais la pente est plus prononcée et l'influence chute donc plus rapidement. De plus, les voisins les plus proches d'une seule entité cible exercent une influence notable sur les calculs de cette entité.
  • FIXED_DISTANCE_BAND —Chaque entité est analysée dans le contexte d'entités voisines. Les entités voisines à l'intérieur de la distance critique spécifiée reçoivent une pondération de 1 et exercent une influence sur les calculs de l'entité cible. Les entités voisines à l'extérieur de la distance critique reçoivent une pondération de zéro et n'ont aucune influence sur les calculs d'une entité cible.
  • ZONE_OF_INDIFFERENCE —Les entités dans la distance critique spécifiée d'une entité cible reçoivent une pondération de 1 et influencent les calculs de cette entité. Une fois que la distance critique a été dépassée, les pondérations (et l'influence qu'une entité voisine exerce sur les calculs de l'entité cible) diminuent avec la distance.
  • POLYGON_CONTIGUITY_(FIRST_ORDER) —Seules les entités surfaciques voisines qui partagent une limite influenceront les calculs de l'entité surfacique cible. (Nécessite une licence ArcInfo)
  • GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILE —Les relations spatiales sont définies dans un fichier de pondérations spatiales. Le chemin d'accès au fichier de pondérations spatiales est spécifié par le paramètre Fichier de matrice des pondérations.
String
Distance_Method

Spécifie le mode de calcul des distances de chaque entité avec les entités voisines.

  • EUCLIDEAN_DISTANCE —Distance en ligne droite entre deux points (à vol d'oiseau).
  • MANHATTAN_DISTANCE —Distance entre deux points mesurés le long des axes à angles droits (îlot) ; calculée en additionnant la différence (absolue) entre les coordonnées x et y
String
Standardization

La standardisation par lignes est recommandée chaque fois que la répartition de vos entités est potentiellement influencée par la conception de l'échantillonnage ou un plan d'agrégation imposé.

  • NONE —Aucune standardisation de pondérations spatiales n'est appliquée.
  • ROW —Les pondérations spatiales sont standardisées ; chaque pondération est divisée par la somme des lignes (la somme des pondérations de toutes les entités voisines).
String
Distance_Band_or_Threshold_Distance

Spécifie une distance limite pour les options Inverse Distance et Fixed Distance. Les entités se trouvant à l'extérieur de la limite spécifiée pour une entité cible ne sont pas prises en compte dans les analyses pour cette entité. Cependant, pour Zone of Indifference, l'influence des entités situées hors de la distance donnée est réduite avec la distance, tandis que les entités se trouvant dans le seuil de distance sont considérées à part égale. La valeur entrée doit correspondre à celles du système de coordonnées en sortie.

Pour les conceptualisations basées sur l'inverse de la distance de relations spatiales, une valeur de 0 indique qu'aucune distance seuil n'est appliquée ; lorsque ce paramètre n'est pas défini, une valeur de seuil par défaut est calculée et appliquée. Cette valeur par défaut correspond à la distance euclidienne permettant de garantir que chaque entité présente au moins un voisin.

Ce paramètre n'a aucun effet lorsque les conceptualisations spatiales de contiguïté polygonale ou d'extraction des pondérations spatiales à partir du fichier sont sélectionnées.

Double
Weights_Matrix_File
(Facultatif)

Chemin d'accès à un fichier contenant les pondérations spatiales qui définissent les relations spatiales parmi les entités.

File

Exemple de code

Exemple 1 d'utilisation de l'outil ClusterandOutlierAnalysis (fenêtre Python)

Le script de fenêtre Python suivant illustre l'utilisation de l'outil ClusterandOutlierAnalysis.

import arcpy
arcpy.env.workspace = "c:/data/911calls"
arcpy.ClustersOutliers_stats("911Count.shp", "ICOUNT","911ClusterOutlier.shp","GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILE","EUCLIDEAN_DISTANCE", "NONE","#", "euclidean6Neighs.swm")
Exemple 2 d'utilisation de l'outil ClusterandOutlierAnalysis (script Python autonome)

Le script Python autonome ci-dessous illustre l'utilisation de l'outil ClusterandOutlierAnalysis.

# Analyze the spatial distribution of 911 calls in a metropolitan area
# using the Cluster-Outlier Analysis Tool (Anselin's Local Moran's I)

# Import system modules
import arcpy

# Set geoprocessor object property to overwrite outputs if they already exist
arcpy.gp.OverwriteOutput = True

# Local variables...
workspace = r"C:\Data\911Calls"

try:
    # Set the current workspace (to avoid having to specify the full path to the feature classes each time)
    arcpy.env.workspace = workspace

    # Copy the input feature class and integrate the points to snap
    # together at 500 feet
    # Process: Copy Features and Integrate
    cf = arcpy.CopyFeatures_management("911Calls.shp", "911Copied.shp",
                         "#", 0, 0, 0)

    integrate = arcpy.Integrate_management("911Copied.shp #", "500 Feet")

    # Use Collect Events to count the number of calls at each location
    # Process: Collect Events
    ce = arcpy.CollectEvents_stats("911Copied.shp", "911Count.shp", "Count", "#")

    # Add a unique ID field to the count feature class
    # Process: Add Field and Calculate Field
    af = arcpy.AddField_management("911Count.shp", "MyID", "LONG", "#", "#", "#", "#",
                     "NON_NULLABLE", "NON_REQUIRED", "#",
                     "911Count.shp")
    
    cf = arcpy.CalculateField_management("911Count.shp", "MyID", "[FID]", "VB")

    # Create Spatial Weights Matrix for Calculations
    # Process: Generate Spatial Weights Matrix... 
    swm = arcpy.GenerateSpatialWeightsMatrix_stats("911Count.shp", "MYID",
                        "euclidean6Neighs.swm",
                        "K_NEAREST_NEIGHBORS",
                        "#", "#", "#", 6) 

    # Cluster/Outlier Analysis of 911 Calls
    # Process: Local Moran's I
    clusters = arcpy.ClustersOutliers_stats("911Count.shp", "ICOUNT", 
                        "911ClusterOutlier.shp", 
                        "GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILE",
                        "EUCLIDEAN_DISTANCE", "NONE",
                        "#", "euclidean6Neighs.swm")

except:
    # If an error occurred when running the tool, print out the error message.
    print arcpy.GetMessages()

Environnements

Système de coordonnées en sortie

La géométrie de l'entité est projetée dans le système de coordonnées en sortie avant l'analyse, donc les valeurs entrées pour le paramètre Canal distance ou distance seuil doivent correspondre à celles spécifiées dans le système de coordonnées en sortie. Tous les calculs mathématiques sont basés sur la référence spatiale du système de coordonnées en sortie.

Rubriques connexes

Modélisation de relations spatiales
Qu'est-ce qu'un score z ? Qu'est-ce qu'une valeur de p ?
Pondérations spatiales
Présentation générale du jeu d'outils Appariement d'agrégats
Spatial Autocorrelation (Global Moran's I)
Calculer la bande de distance à partir du nombre de voisins
Collect Events
Hot Spot Analysis (Getis-Ord Gi*)
Fonctionnement de l'outil Cluster and Outlier Analysis (Anselin Local Moran's I)

Informations de licence

ArcView : Obligatoire V
ArcEditor : Obligatoire V
ArcInfo : Obligatoire V

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7/10/2012