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Punkt-Cluster suchen

Punkt-Cluster suchen Das Werkzeug Punkt-Cluster suchen findet Cluster aus Punkt-Features im Datenrauschen des Umfeldes basierend auf deren räumlicher Verteilung.

Workflow-Diagramm

Punkt-Cluster suchen

Beispiele

Eine gemeinnützige Organisation untersucht eine bestimmte durch Schädlinge übertragene Krankheit und verfügt über ein Punkt-Dataset, das Haushalte in einem Untersuchungsgebiet darstellt, von denen einige betroffen sind und andere nicht. Mithilfe des Werkzeugs Punkt-Cluster suchen kann ein Analyst die größten Cluster betroffener Haushalte ermitteln, um einen Bereich besser aufzeigen und mit der Behandlung und Vernichtung krankheitsübertragender Erreger beginnen zu können.

Verwendungshinweise

Die Eingabe für Punkt-Cluster suchen ist ein einzelner Punkt-Layer.

Der Parameter Minimale Anzahl von Punkten, die als Cluster gelten bestimmt die minimale Anzahl der Punkte, die sich nahe beieinander befinden müssen, damit sie als Cluster gelten. Wenn weniger Punkte innerhalb des Bereichs gefunden werden, werden sie als Rauschen klassifiziert.

Der Parameter Suchbereich begrenzen auf legt den maximalen Suchbereich fest. Alle gefundenen Punkte außerhalb dieses Suchbereichs werden als Rauschen klassifiziert.

Ähnliche Werkzeuge

Verwenden Sie das Werkzeug Punkt-Cluster suchen, um Cluster aus Punkt-Features im Datenrauschen des Umfeldes basierend auf deren räumlicher Verteilung zu finden. Andere Werkzeuge, die nützlich sein können:

Map Viewer-Analysewerkzeuge

Wenn Sie ermitteln möchten, ob statistisch signifikante Cluster im räumlichen Muster Ihrer Daten vorhanden sind, dann verwenden Sie das Werkzeug Hot-Spots suchen.

Wenn Sie eine Dichtekarte Ihrer Punkt- oder Linien-Features erstellen möchten, verwenden Sie das Werkzeug Dichte berechnen.

Wenn Sie ermitteln möchten, ob statistisch signifikante Ausreißer im räumlichen Muster Ihrer Daten vorhanden sind, dann verwenden Sie das Werkzeug Ausreißer suchen.

ArcGIS Desktop-Analysewerkzeuge

Mit Punkt-Cluster suchen wird die Funktion des Werkzeugs Dichte-basierte Cluster-Bildung ausgeführt.