공간 군집 / 공간 응집을 테스트하려는 다각형 형태의 농업 데이터가 있습니다.
전체적으로 약 40 개의 변수가 있으며 다른 방법으로 집계하고 표준화 할 수 있습니다. 표준화 방법 중 하나는 예를 들어 각 다각형 내에서 일인당 생산 가치를 계산하는 것입니다. 다른 방법은 각 다각형 내에서 ha 당 생산량을 계산하는 것입니다.
모든 표준화 및 집계 방법은 클러스터링 및 클러스터링 없음과 같은 공간 패턴이 다른 여러 맵을 생성합니다. 그래서 나중의 분석을위한 기초로서 나는 강력한 공간 클러스터링을 생성하는 그러한 집합 / 표준화 조합을 식별하고 싶지 않다. 따라서 집계 및 표준화와 다른 결과를 비교해야합니다.
물론지도를 수동으로 보면서이 작업을 수행 할 수 있습니다 (아래 예 참조). 그러나 이것은 매우 주관적이며 어떤 경우에만 명확한 구별을 할 수 있습니다. 40 개의 변수에 대해이 작업을 수행하고 8 가지 가능한 데이터 준비 방법을 가정 해 봅시다. 따라서 공간 통계와 같은 객관적인 측정을 선호합니다.
R과 Arc GIS를 사용합니다. 누구든지 그러한 분석을 구현하는 방법을 알고 있습니까?
아래 예는 표준화없이 한 번 바나나 생산량을 보여줍니다. 그것들은 매우 비슷해 보이지만 어느 것이 더 공간적으로 클러스터되어 있습니까?
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이 주제 gis.stackexchange.com/questions/3189/…
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radek
이러한 도구 중 일부를 알고 있습니다. 나는 그것들이 기본적으로 다변량 클러스터 분석을 위해 설계되었다고 생각합니다. 그러나 제 경우에는 먼저 클러스터의 일 변량 측정을보고 싶습니다. 포인트 데이터의 경우 밀도 분석 또는 핫스팟 분석과 유사 할 수 있습니다. 그러나 다각형 데이터와 비슷한 것이 있는지 모르겠습니다.
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Dspanes 2013
ok ArcGIS의 HotSpot Analysis가 그 일을 할 수도있을 것
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같습니다
는 ArcGIS와 R.에서 모두 사용할 수 - 리사에게 탄 부여
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라덱
ESRI의 파이썬 코드에 큰 변화가 없다면 다각형 데이터에 ArcGIS LISA 모델을 사용하지 않는 것이 좋습니다. 이 코드는 다각형 중심으로 변환되며 인접 인접성을 사용하지 않습니다. R spdep 패키지에서 1 차 또는 2 차 인접 우연성 매트릭스를 사용하여 LISA를 실행하는 것은 간단합니다. 좋은 대안은 GeoDA ( geodacenter.asu.edu )입니다.
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Jeffrey Evans