High/Low Clustering (Getis-Ord General G) (Statistiques spatiales)

Niveau de licence :De baseStandardAvancé

Récapitulatif

Mesure le degré d'agrégation des valeurs élevées ou des valeurs faibles à l'aide de la statistique Getis-Ord General G.

Vous pouvez accéder aux résultats de cet outil (fichier facultatif du rapport compris) par l'intermédiaire de la fenêtre Résultats. Si vous désactivez le traitement en arrière-plan, les résultats apparaissent également dans la boîte de dialogue Progression.

Pour en savoir plus sur le fonctionnement de l'outil High/Low Clustering (Getis-Ord General G)

Illustration

Illustration de l'outil High/Low Clustering (Getis-Ord General G)

Utilisation

Syntaxe

HighLowClustering_stats (Input_Feature_Class, Input_Field, {Generate_Report}, 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 la statistique General G est calculée.

Feature Layer
Input_Field

Champ numérique à évaluer.

Field
Generate_Report
(Facultatif)
  • NO_REPORT —Aucun récapitulatif graphique n'est créé (valeur par défaut).
  • GENERATE_REPORT —Un récapitulatif graphique est créé en tant que fichier HTML.
Boolean
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, seuls les voisins les plus proches d'une 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 situées en deçà 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.
  • CONTIGUITY_EDGES_ONLY —Seules les entités surfaciques voisines qui partagent une limite ou se chevauchent influencent les calculs de l'entité surfacique cible.
  • CONTIGUITY_EDGES_CORNERS —Les entités surfaciques voisines qui partagent une limite, un nœud, ou qui se chevauchent influencent les calculs de l'entité surfacique cible.
  • 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
(Facultatif)

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 de distance entrée doit être identique à celle 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 des pondérations qui définissent les relations spatiales, et potentiellement les relations temporelles, entre des entités.

File

Exemple de code

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

Le script de fenêtre Python ci-dessous illustre l'utilisation de l'outil High/Low Clustering (Getis-Ord General G).

import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:\data"
arcpy.HighLowClustering_stats("911Count.shp", "ICOUNT","false", "GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILE","EUCLIDEAN_DISTANCE", "NONE","#", "euclidean6Neighs.swm")
Exemple 2 d'utilisation de l'outil HighLowClustering (script Python autonome)

Le script Python autonome ci-dessous illustre l'utilisation de l'outil High/Low Clustering (Getis-Ord General G).

# Analyze the spatial distribution of 911 calls in a metropolitan area
# using the High/Low Clustering (Getis-Ord General G) tool
 
# Import system modules
import arcpy
 
# Set the geoprocessor object property to overwrite existing outputs
arcpy.gp.overwriteOutput = True
 
# Local variables...
workspace = r"C:\Data"

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,
                        "NO_STANDARDIZATION") 

    # Cluster Analysis of 911 Calls
    # Process: High/Low Clustering (Getis-Ord General G)
    hs = arcpy.HighLowClustering_stats("911Count.shp", "ICOUNT", 
                        "false", 
                        "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

Thèmes connexes

Présentation générale du jeu d'outils Analyse de modèles
Modélisation de relations spatiales
Qu'est-ce qu'un score z ? Qu'est-ce qu'une valeur de p ?
Utilisation de la fenêtre Résultats
Spatial Autocorrelation (Global Moran's I)
Hot Spot Analysis (Getis-Ord Gi*)
Pondérations spatiales
Fonctionnement de l'outil High/Low Clustering (Getis-Ord General G)

Informations de licence

ArcGIS for Desktop Basic : Oui
ArcGIS for Desktop Standard : Oui
ArcGIS for Desktop Advanced : Oui
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9/13/2013