クラスタ/外れ値分析（Cluster and Outlier Analysis (Anselin Local Moran's I)） (空間統計)

サマリ

加重された一連のフィーチャを指定すれば、Anselin Local Moran's I 統計で、統計的に有意なホット スポット、コールド スポット、および空間的な外れ値を特定できます。

クラスタ/外れ値分析（Anselin Local Moran's I）の詳細

図

Cluster and Outlier Analysis illustration

使用法

構文

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})
パラメータ説明データ タイプ
Input_Feature_Class

クラスタ/外れ値分析の対象となるフィーチャクラス。

Feature Layer
Input_Field

評価する数値フィールド。

Field
Output_Feature_Class

結果のフィールドを取得するための出力フィーチャクラス。

Feature Class
Conceptualization_of_Spatial_Relationships

フィーチャ間の空間リレーションシップをどのようにコンセプト化するかを指定します。

  • INVERSE_DISTANCE —遠くにあるフィーチャよりも、近くのフィーチャの方が、ターゲット フィーチャの計算に大きく影響します。
  • INVERSE_DISTANCE_SQUARED —INVERSE_DISTANCE と同じですが、傾斜が急なため、影響度がより急速に低下する点と、ターゲット フィーチャに最も近いフィーチャだけがそのフィーチャの計算に大きな影響を与える点が異なります。
  • FIXED_DISTANCE_BAND —各フィーチャは、隣接フィーチャのコンテキスト内で解析されます。指定した臨界距離内の隣接フィーチャは、ウェイト 1 を受け取り、ターゲット フィーチャの計算に影響を与えます。臨界距離の外にある隣接フィーチャは、ウェイト 0 を受け取り、ターゲット フィーチャの計算に影響を与えません。
  • ZONE_OF_INDIFFERENCE —ターゲット フィーチャの指定した臨界距離内のフィーチャは、ウェイト 1 を受け取り、ターゲット フィーチャの計算に影響を与えます。臨界距離を超えると、ウェイト（および隣接フィーチャがターゲット フィーチャの計算に与える影響）は距離に伴って減少します。
  • POLYGON_CONTIGUITY_(FIRST_ORDER) —境界を共有する隣接ポリゴンだけが、ターゲットのポリゴン フィーチャの計算に影響を与えます（ArcInfo のラインセンスが必要です）。
  • GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILE —空間リレーションシップは、空間ウェイト ファイルに定義されます。空間ウェイト ファイルへのパスは、[ウェイト マトリックス ファイル] パラメータに指定します。
String
Distance_Method

各フィーチャから隣接フィーチャまでの距離の計算方法を指定します。

  • EUCLIDEAN_DISTANCE —2 つのポイント間の直線距離（最短距離）。
  • MANHATTAN_DISTANCE —直角の軸（街区）に沿って計測した 2 つのポイント間の距離。X 座標と Y 座標の間の（絶対）距離を合計して計算します。
String
Standardization

行の標準化が推奨されるのは、サンプリングの設計や指定された集約方式によってフィーチャの分布が偏る可能性があるときです。

  • NONE —空間ウェイトの標準化は適用されません。
  • ROW —空間ウェイトが標準化されます。それぞれのウェイトをその行の合計（すべての隣接フィーチャのウェイトの合計）で割ります。
String
Distance_Band_or_Threshold_Distance

[INVERSE_DISTANCE] オプションおよび [FIXED_DISTANCE_BAND] オプションの場合、ここで閾値を指定します。ターゲット フィーチャに対して指定したカットオフの外側のフィーチャは、そのフィーチャの解析では除外されます。[ZONE_OF_INDIFFERENCE] オプションの場合、ここで指定した閾値内にあるフィーチャの影響は等しく考慮され、閾値外にあるフィーチャの影響は距離に伴って減少します。入力する値は、出力座標系の値に一致している必要があります。

空間リレーションシップの逆距離のコンセプトの場合、値 0 は閾値の距離が適用されないことを示します。このパラメータを空白のままにすると、デフォルトの閾値が計算され、適用されます。このデフォルト値はユークリッド距離であり、すべてのフィーチャに 1 つ以上の隣接フィーチャがあることが保証されます。

空間コンセプトとして [POLYGON_CONTIGUITY] または [GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILE] を選択した場合、このパラメータは効力を持ちません。

Double
Weights_Matrix_File
（オプション）

フィーチャ間の空間リレーションシップを指定する空間ウェイトが含まれたファイルへのパス。

File

コードのサンプル

ClusterandOutlierAnalysis（クラスタ/外れ値分析）の例 1（Python ウィンドウ）

次の Python ウィンドウのスクリプトは、ClusterandOutlierAnalysis（クラスタ/外れ値分析）ツールの使用方法を示しています。

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")
ClusterandOutlierAnalysis（クラスタ/外れ値分析）の例 2（スタンドアロン Python スクリプト）

次のスタンドアロン Python ウィンドウのスクリプトは、ClusterandOutlierAnalysis（クラスタ/外れ値分析）ツールの使用方法を示しています。

# 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()

環境

出力データの座標系

フィーチャ ジオメトリが分析の前に [出力データの座標系] に投影されます。したがって、[距離バンドまたは距離の閾値] パラメータに入力された値は、[出力データの座標系] で指定されている値と一致する必要があります。数学的演算はすべて、[出力データの座標系] の空間参照に基づいて行われます。

関連項目

空間関係のモデリング
Z スコアと p 値
空間ウェイト
クラスタ分析のマッピング ツールセットの概要
空間的自己相関分析（Spatial Autocorrelation（Global Moran's I））
近接フィーチャへの距離を計算（Calculate Distance Band from Neighbor Count）
イベントの集計（Collect Events）
ホット スポット分析（Hot Spot Analysis (Getis-Ord Gi*)）
クラスタ/外れ値分析（Cluster and Outlier Analysis (Anselin Local Moran's I)）の詳細

ライセンス情報

ArcView: はい
ArcEditor: はい
ArcInfo: はい

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7/10/2012