Z スコア レンダリング処理を含むクラスタ/外れ値分析（Cluster/Outlier Analysis with Rendering） (空間統計)
サマリ
一連の重み付きフィーチャを指定すると、Anselin Local Moran's I 統計を使用してホット スポット、コールド スポット、および空間外れ値を識別します。Z スコアの結果に応じて、コールド - ホット レンダリング処理を行います。
レガシー:ArcGIS の新機能でスクリプトからの出力とモデル ツールのデフォルトのレンダリングへの関連付けが可能になるため、このツールは ArcGIS 10.1 より後は廃止になります。
図
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使用法
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[Z スコア レンダリング処理を含むクラスタ/外れ値分析（Cluster/Outlier Analysis with Rendering）] ツールは、[クラスタ/外れ値分析（Cluster and Outlier Analysis（Anselin Local Morans I））] ツールと [Z スコア レンダリング処理（ZScore Rendering）] ツールをモデルで組み合わせたものです。ホット/コールド レンダリングがフィーチャの Z スコアに適用されると、[出力レイヤ ファイル] が自動的にコンテンツ ウィンドウに追加されます。
ArcGIS 9.3 より、デフォルトのレンダリングが [COTYPE] フィールドに適用されると、[クラスタ/外れ値分析（Cluster and Outlier Analysis（Anselin Local Morans I））] ツールの出力が自動的にコンテンツ ウィンドウに追加されるようになり、統計的に有意なホット スポット、コールド スポット、および空間外れ値が表示されるようになりました。
構文
| パラメータ | 説明 | データ タイプ |
Input_Feature_Class |
クラスタ分析が実行されるフィーチャクラス。 | Feature Layer |
Input_Field |
評価されるフィールド。 | Field |
Output_Layer_File |
レンダリング情報を格納する出力レイヤ ファイル。 | Layer File |
Output_Feature_Class |
結果のフィールド、Z スコア、P 値、およびクラスタ タイプの指定を取得するための出力フィーチャクラス。 | Feature Class |
コードのサンプル
次の Python ウィンドウ スクリプトは、[Z スコア レンダリング処理を含むクラスタ/外れ値分析（Cluster/Outlier Analysis with Rendering）] ツールを使用する方法を示しています。
import arcpy
arcpy.env.workspace = "c:/data/911calls"
arcpy.ClustersOutliersRendered_stats("911Count.shp", "ICOUNT","911ClusterOutlier_rendered.lyr", "911ClusterOutlier.shp")
次のスタンドアロン Python スクリプトは、[Z スコア レンダリング処理を含むクラスタ/外れ値分析（Cluster/Outlier Analysis with Rendering）] ツールを使用する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 with Rendering 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", "#")
# Cluster/Outlier Analysis of 911 Calls
# Process: Local Moran's I
clusters = arcpy.ClustersOutliersRendered_stats("911Count.shp", "ICOUNT",
"911ClusterOutlier_rendered.lyr", "911ClusterOutlier.shp")
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。