高/低クラスタ分析（High/Low Clustering (Getis-Ord General G)） (空間統計解析)

ライセンス レベル:BasicStandardAdvanced

サマリ

Getis-Ord General G 統計を使用して、高い値または低い値のクラスタ化の程度を計測します。

[結果] ウィンドウからツールのこのツールの結果（オプションのレポート ファイルを含む）にアクセスできます。バックグラウンド処理を無効にすると、結果は [進行状況] ダイアログ ボックスにも書き込まれます。

高/低クラスタ分析（High/Low Clustering（Getis-Ord General G））の詳細

図

High/Low Clustering (Getis-Ord General G) illustration

使用法

構文

HighLowClustering_stats (Input_Feature_Class, Input_Field, {Generate_Report}, 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

一般 G 統計値が計算されるフィーチャクラスです。

Feature Layer
Input_Field

評価する数値フィールド。

Field
Generate_Report
(オプション)
  • NO_REPORT —概要図は作成されません（デフォルト）。
  • GENERATE_REPORT —概要図が HTML ファイルとして作成されます。
Boolean
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。
  • CONTIGUITY_EDGES_ONLY —境界またはオーバーラップ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
  • CONTIGUITY_EDGES_CORNERS —境界、ノード、またはオーバーラップを共有するポリゴン フィーチャは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
  • 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
(オプション)

[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。入力する距離値は、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、および潜在的に時系列のリレーションシップを定義する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

HighLowClustering（高/低クラスタ分析）の例 1（Python ウィンドウ）

次の Python ウィンドウ スクリプトは HighLowClustering（高/低クラスタ分析）ツールを使用する方法を示しています。

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")
HighLowClustering（高/低クラスタ分析）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 HighLowClustering（高/低クラスタ分析）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 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()

環境

関連トピック

パターン分析ツールセットの概要
空間関係のモデリング
Z スコアと p 値
結果ウィンドウの使用
空間的自己相関分析（Spatial Autocorrelation（Global Moran's I））
ホット スポット分析（Hot Spot Analysis (Getis-Ord Gi*)）
空間ウェイト
高/低クラスタ分析（High/Low Clustering（Getis-Ord General G））の詳細

ライセンス情報

ArcGIS for Desktop Basic: ○
ArcGIS for Desktop Standard: ○
ArcGIS for Desktop Advanced: ○
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9/15/2013