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)

ライセンス レベル:BasicStandardAdvanced

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。

Cluster and Outlier Analysis illustration

使用法

構文

ClustersOutliersRendered_stats (Input_Feature_Class, Input_Field, Output_Layer_File, Output_Feature_Class)
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

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)ツールの例(Python ウィンドウ)

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")
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)ツールの例(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、[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。

関連トピック

ライセンス情報

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