グループ分析（Grouping Analysis） (空間統計解析)

ライセンス レベル:BasicStandardAdvanced

サマリ

フィーチャ属性およびオプションの空間的/時系列的制限に基づいてフィーチャをグループ化します。

[グループ分析（Grouping Analysis）] ツールの詳細

図

グループ分析（Grouping Analysis）のダイアグラム

使用法

構文

GroupingAnalysis_stats (Input_Features, Unique_ID_Field, Output_Feature_Class, Number_of_Groups, Analysis_Fields, Spatial_Constraints, {Distance_Method}, {Number_of_Neighbors}, {Weights_Matrix_File}, {Initialization_Method}, {Initialization_Field}, {Output_Report_File}, {Evaluate_Optimal_Number_of_Groups})
パラメータ説明データ タイプ
Input_Features

グループを作成するフィーチャクラスまたはフィーチャ レイヤ。

Feature Layer
Unique_ID_Field

[入力フィーチャ] データセットのフィーチャごとに異なる値を持つ整数フィールド。

Field
Output_Feature_Class

作成される新しい出力フィーチャクラス。すべてのフィーチャ、指定した分析フィールド、および各フィーチャが属するグループを示すフィールドを含んでいます。

Feature Class
Number_of_Groups

作成するグループの数。15 グループを超えると、[出力レポート] パラメータは無効になります。

Long
Analysis_Fields
[analysis_field,...]

グループを別のグループと区別するために使用するフィールドのリスト。15 フィールドを超えると、[出力レポート] パラメータは無効になります。

Field
Spatial_Constraints

作成したグループをフィーチャ間の空間リレーションシップによって制限するかどうかとその方法を指定します。

  • CONTIGUITY_EDGES_ONLY —グループには隣接ポリゴン フィーチャが入ります。エッジを共有するポリゴンのみが同じグループに属することができます。
  • CONTIGUITY_EDGES_CORNERS —グループには隣接ポリゴン フィーチャが入ります。エッジまたは頂点を共有するポリゴンのみが同じグループに属することができます。
  • DELAUNAY_TRIANGULATION —同じグループ内のフィーチャは、グループ内の別のフィーチャと共通の少なくとも 1 つの Natural Neighbor を持ちます。Natural Neighbor リレーションシップはドローネ三角形分割に基づきます。概念的に、ドローネ三角形分割はフィーチャの重心から三角形の重複しないメッシュを作成します。各フィーチャは 1 個の三角形ノードです。エッジを共有していノード同士は、互いに近傍と見なされます。
  • K_NEAREST_NEIGHBORS —同じグループ内のフィーチャは互いに近くにあります。各フィーチャはグループ内の他の少なくとも 1 つのフィーチャの近傍になります。近傍リレーションシップは、[近傍数] パラメータに整数値 K を指定した最近隣の K フィーチャに基づきます。
  • GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILE —空間リレーションシップおよびオプションの時系列リレーションシップは、空間ウェイト ファイル（.swm）により定義されます。[空間ウェイト マトリックスの生成（Generate Spatial Weights Matrix）] ツールを使用して空間ウェイト マトリックス ファイルを作成します。
  • NO_SPATIAL_CONSTRAINT —フィーチャはデータの空間近接性のみを使用してグループ化されます。フィーチャは、同じグループに属するために空間的または時間的に互いに近くにある必要はありません。
String
Distance_Method
(オプション)

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 —2 つのポイント間の直線距離（最短距離）。
  • MANHATTAN —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
Number_of_Neighbors
(オプション)

このパラメータは、[空間的制限] パラメータが K_NEAREST_NEIGHBORS であるか、CONTIGUITY 方法のいずれかである場合に有効になります。デフォルトの近傍数は 8 です。K_NEAREST_NEIGHBORS の場合、この整数値はグループの作成時に考慮する最近隣候補の正確な数を反映します。そのグループ内の他のいずれかのフィーチャが K 最近隣でない限り、フィーチャはグループに含まれません。CONTIGUITY 方法の場合、この値はアイランド ポリゴンのみについて考慮される近隣候補の正確な数を反映します。アイランド ポリゴンは隣接する近隣を持たないため、隣接していないがすぐ近くにある近隣を割り当てられます。

Long
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
Initialization_Method
(オプション)

選択した [空間的制限] パラメータが NO_SPATIAL_CONSTRAINT である場合は、初期シードを取得する方法を指定します。シードはグループの出発点です。シードからグループが「成長」します。たとえば、グループ数を 3 と指定すると、分析は 3 つのシードで開始されます。

  • FIND_SEED_LOCATIONS —シード フィーチャはパフォーマンスを最適化するために選択されます。
  • GET_SEEDS_FROM_FIELD —[初期化フィールド] のゼロ以外の値は、グループを開始する始点として使用されます。
  • USE_RANDOM_SEEDS —初期シード フィーチャはランダムに選択されます。
String
Initialization_Field
(オプション)

シード フィーチャを識別する数値フィールド。このフィールドが 1 であるフィーチャがグループの出発点として使用されます。

Field
Output_Report_File
(オプション)

グループの特性を要約して作成される .pdf レポート ファイルの絶対パス。このレポートは、各グループの特性を理解するときに役立つ複数のグラフを含んでいます。レポート ファイルの作成には、かなりの処理時間がかかる場合があります。

File
Evaluate_Optimal_Number_of_Groups
(オプション)
  • EVALUATE —2 〜 15 のグループ化を評価します。
  • DO_NOT_EVALUATE —グループ数の評価を行いません。これはデフォルト設定です。
Boolean

コードのサンプル

Grouping Analysis（グループ分析）の例 1（Python ウィンドウ）

次の Python ウィンドウ スクリプトは、Grouping Analysis（グループ分析）ツールの使用方法を示しています。

import arcpy
import arcpy.stats as SS
arcpy.env.workspace = r"C:\GA"
SS.GroupingAnalysis("Dist_Vandalism.shp", "TARGET_FID", "outGSF.shp", "4",
                    "Join_Count;TOTPOP_CY;VACANT_CY;UNEMP_CY",
                    "NO_SPATIAL_CONSRAINT", "EUCLIDEAN", "", "", "FIND_SEED_LOCATIONS", "",
                    "outGSF.pdf", "DO_NOT_EVALUATE")
Grouping Analysis（グループ分析）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 スクリプトは、Grouping Analysis（グループ分析）ツールを使用する方法を示しています。

# Grouping Analysis of Vandalism data in a metropolitan area
# using the Grouping Analysis Tool

# Import system modules
import arcpy, os
import arcpy.stats as SS

# Set geoprocessor object property to overwrite existing output, by default
arcpy.gp.overwriteOutput = True

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

    # Join the 911 Call Point feature class to the Block Group Polygon feature class
    # Process: Spatial Join
    fieldMappings = arcpy.FieldMappings()
    fieldMappings.addTable("ReportingDistricts.shp")
    fieldMappings.addTable("Vandalism2006.shp")

    sj = arcpy.SpatialJoin_analysis("ReportingDistricts.shp", "Vandalism2006.shp", "Dist_Vand.shp",
                               "JOIN_ONE_TO_ONE",
                               "KEEP_ALL",
                               fieldMappings,
                               "COMPLETELY_CONTAINS", "", "")
    
    # Use Grouping Anlysis tool to create groups based on different variables or analysis fields
    # Process: Group Similar Features  
    ga = SS.GroupingAnalysis("Dist_Vand.shp", "TARGET_FID", "outGSF.shp", "4",
                                       "Join_Count;TOTPOP_CY;VACANT_CY;UNEMP_CY",
                                       "NO_SPATIAL_CONSRAINT", "EUCLIDEAN", "", "", "FIND_SEED_LOCATIONS", "",
                                       "outGSF.pdf", "DO_NOT_EVALUATE")
    
    # Use Summary Statistic tool to get the Mean of variables used to group
    # Process: Summary Statistics
    SumStat = arcpy.Statistics_analysis("outGSF.shp", "outSS", "Join_Count MEAN; \
                               VACANT_CY MEAN;TOTPOP_CY MEAN;UNEMP_CY MEAN", 
                                       "GSF_GROUP")

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 ジオメトリは分析に先立って出力座標系に投影されます。すべての数学的演算は、出力座標系の空間参照に基づいて実行されます。[出力データの座標系] が度、分、および秒に基づく場合、測地距離は弦距離を使用して推定されます。

関連トピック

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））
グループ分析（Grouping Analysis）の詳細
類似検索（Similarity Search）
分布指向性分析（Directional Distribution (Standard Deviational Ellipse)）

ライセンス情報

ArcGIS for Desktop Basic: ○
ArcGIS for Desktop Standard: ○
ArcGIS for Desktop Advanced: ○
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5/10/2014