Обзор группы инструментов Картографирование кластеров

Инструменты группы Картографирование кластеров содержат инструменты, которые выполняют анализ кластеров для определения местоположения статистически значимых горячих точек, холодных точек, пространственных выбросов, и похожих объектов или зон. Они полезны, когда используются вычисления, основанные на местоположении одного или больше кластеров. Пример состоит в создании нового полицейского участка для работы с адресами ночных взломов. Точное определение местоположения пространственных кластеров также важно при определении потенциальных причин кластеризации; информация о том, где случается вспышка болезни, может помочь найти причину ее возникновения. В отличии от инструментов в наборе инструментов Анализ структурных закономерностей, которые отвечают на вопросы "Имеется ли пространственная кластеризация?" только ДА или НЕТ, инструменты Картографирование кластеров позволяют отобразить расположение кластеров и их экстент. Эти инструменты отвечают на вопросы: "Где находятся эти кластеры (горячие точки и холодные точки)?" , "Где наиболее плотно сконцентрированы инциденты?", "Где находятся выбросы", "Какие объекты наиболее сходны между собой", "Как мы можем сгруппировать эти объекты, чтобы группы были максимально различны между собой?" и "Как мы можем сгруппировать эти объекты, чтобы каждая зона была максимально однородной?"

Инструменты картографирования кластеров

Инструмент	Описание
Построить сбалансированные зоны	Создает пространственно смежные зоны в изучаемой области с использованием алгоритма генетического роста на основе заданных критериев.
Вычисление составного индекса	Комбинирует несколько числовых переменных для создания единого индекса.
Анализ кластеров и выбросов (Anselin Локальный индекс Морана I)	Приведенный набор взвешенных объектов, определяет статистическую значимость "горячих" точек и "холодных" точек на основе статистического показателя Anselin Локальный индекс Морана I.
Кластеризация на основе плотности	Находит кластеры точечных объектов в окружающем шуме, на основе пространственного распределения. Также для выявления пространственно-временных кластеров можно использовать время.
Анализ горячих точек	Приведенный набор взвешенных объектов, определяет статистическую значимость "горячих" точек и "холодных" точек на основе статистического показателя Getis-Ord Gi*.
Сравнение анализа горячих точек	Сравнивает два слоя результатов анализа горячих точек, и выявляет в них сходство и связи.
Многофакторная кластеризация	Находит естественные кластеры объектов исключительно на основе их атрибутивных значениях.
Оптимизированный анализ горячих точек	Получая случайные точки или объекты с весами (точки или полигоны), создает карту статистически значимых "горячих" точек и "холодных" точек на основе статистического показателя Getis-Ord Gi*. При этом выполняется оценка характеристик класса входных объектов для получения оптимальных результатов.
Оптимизированный анализ выбросов	Приведенный набор точек инцидентов или взвешенных объектов (точек или полигонов) создает карту статистически значимых горячих и холодных точек, а также пространственных выбросов на основе статистического показателя Anselin Локальный индекс Морана I. При этом выполняется оценка характеристик класса входных объектов для получения оптимальных результатов.
Поиск сходства	Определяет, какой из объектов-кандидатов имеет наибольшее сходство или наибольшее различие с одним или несколькими входными объектами на основе их атрибутов.
Определение пространственных выбросов	Определяет глобальные и локальные пространственные выбросы у точечных объектов.
Пространственно-ограниченная многофакторная кластеризация	Поиск пространственно непрерывных кластеров объектов на основе набора атрибутов объектов и, дополнительно, ограничения размера кластера.