Cet outil regroupe des entités en fonction d’attributs d’entités et de contraintes spatiales ou temporelles facultatives.
Héritage :
Cet outil est obsolète. L’algorithme de cet outil a été amélioré ; de nouvelles fonctionnalités ont été ajoutées à ces méthodes. Pour simplifier les nouvelles fonctions et méthodes, cet outil a été par deux nouveaux outils. Utilisez l’outil Agrégation multivariée spatialement contrainte si vous désirez créer des groupes contraints spatialement. Utilisez l’outil Agrégation multivariée pour créer des groupes sans contraintes spatiales.
Illustration
Utilisation
Héritage :
L’algorithme de l’outil Analyse de regroupement a été amélioré ; de nouvelles fonctionnalités ont été ajoutées à ces méthodes dans ArcGIS Pro2.1. Pour simplifier les nouvelles fonctions et méthodes, deux nouveaux outils ont été créés pour remplacer l’outil Analyse des regroupements. Utilisez l’outil Agrégation multivariée spatialement contrainte si vous désirez créer des groupes contigus dans l’espace. Utilisez l’outil Agrégation multivariée pour créer des groupes sans contraintes spatiales.
Cet outil génère une classe d’entités en sortie avec les champs utilisés dans l’analyse, ainsi qu’un nouveau champ d’entier appelé SS_GROUP. Le rendu par défaut dépend du champ SS_GROUP et indique à quel groupe appartient chaque entité. Si vous souhaitez utiliser trois groupes, par exemple, chaque enregistrement affichera 1, 2 ou 3 dans le champ SS_GROUP. Si l'option Aucune contrainte spatiale est sélectionnée pour le paramètre Contraintes spatiales, la classe d'entités en sortie contient également un nouveau champ binaire appelé SS_SEED. Le champ SS_SEED indique les entités ayant été initialement utilisées pour créer des groupes. Le nombre de valeurs non nulles indiqué dans le champ SS_SEED correspond à la valeur que vous avez saisie pour le paramètre Nombre de groupes.
Cet outil permet également de créer un fichier PDF du rapport lorsque vous spécifiez un chemin pour le paramètre Fichier de rapport en sortie. Ce rapport contient divers graphiques et tables qui vous aideront à comprendre les caractéristiques des groupes identifiés. Le chemin d'accès au rapport PDF est inclus avec les messages qui récapitulent les paramètres d'exécution de l'outil. Cliquez sur ce chemin d'accès pour ouvrir le fichier de rapport. Vous pouvez accéder aux messages en pointant sur la barre de progression, en cliquant sur le bouton contextuel ou en développant la section des messages dans la fenêtre Géotraitement. Vous pouvez également accéder aux messages d’une précédente exécution de l’outil Analyse des regroupements via l’historique du géotraitement.
Remarque :
La création de ce fichier de rapport peut augmenter considérablement la durée de traitement. Par conséquent, alors que l’outil Analyse de regroupement crée la classe d’entités en sortie indiquant l’appartenance aux groupes, le fichier PDF du rapport ne sera pas créé si vous spécifiez plus de 15 groupes ou de 15 variables.
Lorsque la classe d’entités en entrée n’est pas projetée (c’est-à-dire, lorsque les coordonnées sont exprimées en degrés, minutes et secondes) ou lorsque le système de coordonnées en sortie est un système de coordonnées géographiques, les distances sont calculées à l’aide des mesures à la corde. Les mesures de distance à la corde permettent de calculer rapidement et de fournir une bonne estimation de distance géodésiques réelles, du moins pour les points situés à environ trente degrés les uns des autres. Les distances de corde reposent sur un sphéroïde aplati. Si l’on prend deux points sur la surface de la Terre, la distance de corde qui les sépare est la longueur d’une ligne qui traverse la Terre en trois dimensions pour relier ces deux points. Les distances à la corde sont exprimées en mètres.
Attention :
Veillez à projeter les données si votre zone d’étude s’étend au-delà de 30 degrés. Les distances à la corde ne constituent pas une bonne estimation des distance géodésiques au-delà de 30 degrés.
Le Champ d’ID unique permet de lier les enregistrements de la Classe d'entités en sortie aux données de la classe d'entités en entrée d'origine. Par conséquent, les valeurs Champ d'ID unique doivent être uniques pour chaque entité et, en général, ce champ est associé de façon permanente à la classe d'entités. Si vous n’avez pas de champ d’ID unique dans votre jeu de données, il est facile d’en créer un en ajoutant un nouveau champ d’entier à votre table de classes d’entités et en calculant les valeurs du champ de sorte qu’elles soient égales à celles du champ FID/OID. Vous ne pouvez pas utiliser directement le champ FID/OID comme paramètre Champ d'ID unique.
Les Champs d'analyse doivent être numériques et contenir diverses valeurs. Les champs sans variation (ceux dont la valeur est identique dans chaque enregistrement) seront exclus de l'analyse, mais inclus dans la Classe d'entités en sortie. Vous pouvez utiliser des champs de catégorie avec l'outil Analyse de regroupement s'ils sont représentés par des variables fictives (1 pour toutes les entités d'une catégorie et 0 pour toutes les autres entités).
L'outil Analyse de regroupement crée des groupes avec ou sans contraintes spatiales ou temporelles. Dans certains cas, vous ne souhaiterez peut-être pas imposer de contraintes de contiguïté ni autres critères de proximité aux groupes créés. Vous devrez alors définir le paramètre Contraintes spatiales sur Aucun contrainte spatiale.
Les groupes devront être spatialement contigus dans le cadre de certaines analyses. Les options de contiguïté sont activées pour les classes d'entités surfaciques et indiquent que les entités peuvent seulement faire partie du même groupe si elles partagent une limite (Tronçons de contiguïté uniquement) ou si elles partagent soit une limite, soit un sommet (Angles des tronçons de contiguïté) avec un autre membre du groupe.
Les options Triangulation de Delaunay et K voisins les plus proches conviennent aux entités ponctuelles ou surfaciques si vous voulez que tous les membres d'un groupe soient proximaux. Ces options indiquent qu'une entité sera incluse dans un groupe si au moins une autre entité est un voisin naturel (triangulation de Delaunay) ou l'un des K plus proches voisins. K indique le nombre de voisins à prendre en compte ; il est déterminé par le paramètre Nombre de voisins.
Pour créer des groupes soumis à des contraintes spatiales et temporelles, utilisez l’outil Générer la matrice de pondérations spatiales pour créer un fichier de matrice de pondérations spatiales (.swm) définissant les relations spatio-temporelles entre les entités. Ensuite, exécutez l'outil Analyse de regroupement en définissant le paramètre Contraintes spatiales sur Extraire les pondérations spatiales à partir du fichier et le Fichier de matrice de pondérations spatiales sur le fichier SWM que vous avez créé.
Pour créer des groupes tridimensionnels qui prennent en compte les valeurs z de vos entités, utilisez l’outil Générer la matrice de pondérations spatiales en activant le paramètre Utiliser des valeurs Z pour créer au préalable un fichier de matrice de pondérations spatiales (.swm) définissant les relations 3D entre vos entités. Ensuite, exécutez l'outil Analyse de regroupement en définissant le paramètre Contraintes spatiales sur Extraire les pondérations spatiales à partir du fichier et le paramètre Fichier de matrice de pondérations spatiales sur le fichier SWM que vous avez créé.
Vous pouvez imposer des contraintes spatiales (option Spatial Constraints) supplémentaires, comme une distance fixe. À cette fin, utilisez l’outil Générer la matrice de pondérations spatiales pour créer un fichier SWM, puis indiquez le chemin d’accès à ce fichier pour le paramètre Spatial Weights Matrix File (Fichier de matrice de pondérations spatiales).
Remarque :
Même si vous créez un fichier de matrice de pondérations spatiales (SWM) pour définir des contraintes spatiales, aucune pondération n’est appliquée. En effet, le fichier SWM définit quelles entités sont contiguës ou proximales. En imposant une contrainte spatiale, vous déterminez qui peut ou ne peut pas devenir membre d'un même groupe. Si vous sélectionnez Tronçons de contiguïté uniquement, par exemple, toutes les entités d'un groupe auront au moins une limite en commun avec une autre entité du groupe. Les groupes résultants restent donc spatialement contigus.
En définissant une contrainte spatiale, vous êtes sûr que les groupes sont compacts, contigus ou proximaux. L'ajout de variables spatiales à votre liste de Champs d'analyse encourage également ces attributs de groupe. L'éloignement des bretelles d'autoroute, l'accessibilité aux bassins d'emploi, la proximité des commerces, les mesures de connectivité et même les coordonnées (X,Y) sont des exemples de variables spatiales. L'ajout de variables de temps (heure, jour de la semaine ou distance temporelle) peut encourager la compacité temporelle parmi les membres d'un groupe.
Une distribution spatiale caractéristique de vos entités (trois agrégats séparés, spatialement distincts, par exemple) peut compliquer l'algorithme de regroupement spatialement contraint. Par conséquent, l'algorithme de regroupement commence par déterminer si des groupes sont déconnectés. Si le nombre de groupes déconnectés est supérieur au Nombre de groupes spécifié, l'outil ne peut pas s'exécuter. Un message d'erreur s'affiche alors. Si le nombre de groupes déconnectés est identique au Nombre de groupes spécifié, la configuration spatiale des seules entités détermine les résultats du groupe, comme l'illustre la figure (A) ci-dessous. Si le Nombre de groupes spécifié est supérieur au nombre de groupes déconnectés, le regroupement commence par les groupes déconnectés déjà déterminés. Par exemple, si trois groupes sont déconnectés et si le Nombre de groupes spécifié est 4, l'un des trois groupes sera divisé pour en créer un quatrième, comme l'illustre la figure (B) ci-dessous.
Dans certains cas, l’outil Analyse de regroupement ne pourra pas appliquer les contraintes spatiales imposées et certaines entités ne seront pas incluses dans un groupe donné (la valeur SS_GROUP sera -9999 avec un rendu évidé). Cela se produit si certaines entités n'ont pas de voisins. Pour éviter ce problème, utilisez K voisins les plus proches pour vous assurer que toutes les entités ont des voisins. Augmentez la valeur du paramètre Nombre de voisins pour essayer de résoudre les problèmes de groupes déconnectés.
Alors que l'on a tendance a vouloir inclure autant de Champs d'analyse que possible, dans le cas de cet outil, il vaut mieux commencer avec une seule variable puis en ajouter. Les résultats sont beaucoup plus faciles à interpréter avec moins de champs d'analyse. Il est également plus simple de déterminer quelles variables sont les meilleurs discriminants lorsque les champs sont peu nombreux.
Lorsque vous définissez le paramètre Contraintes spatiales sur Aucune contrainte spatiale, vous pouvez choisir parmi les trois options suivantes pour la Méthode d'initialisation : Rechercher les emplacements initiaux, Extraire les valeurs initiales du champ et Utiliser les valeurs initiales aléatoires. Les valeurs initiales sont des entités utilisées pour créer des groupes individuels. Si, par exemple, vous entrez 3 pour le paramètre Nombre de groupes, l'analyse commence avec trois entités initiales. L'option par défaut, Rechercher les emplacements initiaux, sélectionne la première valeur initiale de manière aléatoire et s'assure que les valeurs initiales suivantes sélectionnées représentent des entités qui sont éloignées les unes de autres dans l'espace de données. Pour améliorer les performances, sélectionnez des valeurs initiales qui capturent différentes zones de l'espace de données. Lorsque des entités spécifiques reflètent des caractéristiques distinctes, vous souhaitez peut-être les représenter dans différents groupes. Si c'est le cas, créez un champ de valeurs initiales pour identifier ces entités particulières. Le champ de valeurs initiales que vous créez doit contenir des zéros pour toutes les entités, à l'exception des entités de valeurs initiales qui doivent être égales à 1. Vous devrez ensuite sélectionner Extraire les valeurs initiales du champ pour le paramètre Méthode d'initialisation. Si vous souhaitez effectuer une analyse de la sensibilité pour déterminer quelles entités figurent systématiquement dans le même groupe, vous pouvez sélectionner l'option Utiliser les valeurs initiales aléatoires pour le paramètre Méthode d'initialisation. Pour cette option, toutes les entités initiales sont sélectionnées au hasard.
Remarque :
Lorsque vous utilisez des valeurs initiales aléatoires, vous pouvez choisir une valeur initiale pour lancer le générateur de nombres aléatoires via le paramètre d'environnement Générateur de nombres aléatoires. Toutefois, le générateur de nombres aléatoires utilisé par cet outil est toujours Mersenne Twister.
Toute valeur 1 entrée dans le Champ d'initialisation est interprétée comme une valeur initiale. Si le nombre d'entités initiales est supérieur au Nombre de groupes, les entités initiales seront sélectionnées au hasard parmi celles identifiées par le Champ d'initialisation. Si le nombre d'entités initiales est inférieur au Nombre de groupes spécifié, des entités initiales supplémentaires seront sélectionnées pour qu'elles soient éloignées (dans l'espace de données) de celles identifiées par le Champ d'initialisation.
Vous savez parfois quel Nombre de groupes convient le mieux à vos données. Mais si ce n'est pas le cas, vous devrez tester différents nombres de groupes et noter les valeurs qui permettent le mieux de les différencier. Si vous sélectionnez le paramètre Évaluer le nombre optimal de groupes, une statistique pseudo-F est calculée pour regrouper les solutions de 2 à 15 groupes. Si aucun autre critère ne vous permet de déterminer le Nombre de groupes, utilisez un nombre associé à l'une des valeurs statistiques pseudo-F les plus élevées. Les valeurs statistiques pseudo-F les plus élevées désignent les solutions qui optimisent le mieux les similarités à l'intérieur des groupes et les différences entre les groupes. Si vous spécifiez un Fichier de rapport en sortie facultatif, ce rapport PDF inclut un diagramme représentant les valeurs statistiques pseudo-F des solutions de 2 à 15 groupes.
Quel que soit le nombre de groupes spécifié, l'outil s'arrête si la division en groupes supplémentaires devient arbitraire. Supposons, par exemple, que vos données soient composées de trois polygones spatialement agrégés et d'un seul champ d'analyse. Si toutes les entités d'un agrégat ont la même valeur de champ d'analyse, la division de chaque agrégat devient arbitraire après la création des trois groupes. Si vous spécifiez plus de trois groupes dans ce cas de figure, l'outil continue à ne créer que trois groupes. Tant qu'au moins un des champs d'analyse d'un groupe comporte des variations de valeurs, la division en groupes supplémentaires peut se poursuivre.Les groupes ne sont pas plus divisés en l'absence de variations des valeurs des champs d'analyse.
Lorsque vous incluez une contrainte spatiale ou spatio-temporelle dans votre analyse, les statistiques pseudo-F sont comparables (à condition que les Entités en entrée et les Champs d'analyse ne changent pas). Par conséquent, vous pouvez utiliser les valeurs statistiques F pour déterminer non seulement le Nombre de groupes optimal, mais également pour choisir les Contraintes spatiales, la Méthode de calcul de distance et le Nombre de voisins les plus efficaces.
L'algorithme des K-moyennes utilisé pour diviser des entités en groupes, lorsque le paramètre Contraintes spatiales est défini sur Aucune contrainte spatiale et la Méthode d'initialisation sélectionnée est Rechercher les emplacements initiaux ou Utiliser les valeurs initiales aléatoires, intègre des heuristiques et peut renvoyer un résultat différent chaque fois que vous exécutez l'outil (même si vous utilisez les mêmes données et paramètres d'outils). Cela est dû au caractère aléatoire de la recherche des entités initiales utilisées pour créer les groupes.
Lorsqu'une contrainte spatiale est imposée, l'algorithme n'a rien d'aléatoire, si bien qu'une simple statistique pseudo-F peut être calculée pour les groupes 2 à 15, et les valeurs statistiques F les plus élevées peuvent servir à déterminer le Nombre de groupes optimal pour votre analyse. Toutefois, comme l'option Aucune contrainte spatiale est une solution heuristique, la détermination du nombre optimal de groupes s'avère plus complexe. La statistique F peut différer à chaque exécution de l'outil, car les entités initiales sont toutes différentes. Pourtant, dans le cas d'une distribution distincte de vos données, les solutions trouvées à chaque exécution seront plus cohérentes. Par conséquent, pour vous aider à déterminer le nombre optimal de groupes lorsque l'option Aucune contrainte spatiale est sélectionnée, l'outil résout 10 fois l'analyse de regroupement de 2 à 15 groupes. Les informations concernant la distribution de ces 10 solutions sont ensuite consignées (min, max, moyenne et médiane) afin de vous aider à déterminer le nombre optimal de groupes pour votre analyse.
L'outil Analyse de regroupement renvoie trois valeurs en sortie dérivées pour éventuellement les utiliser dans les modèles et les scripts personnalisés. Il s'agit des statistiques pseudo-F pour le Nombre de groupes (Output_FStat), de la statistique pseudo-F la plus élevée pour les groupes 2 à 15 (Max_FStat) et du nombre de groupes associés à la valeur statistique pseudo-F la plus élevée (Max_FStat_Group). Si vous choisissez de ne pas Évaluer le nombre optimal de groupes, toutes les variables en sortie dérivées sont définies sur None.
Le nombre de groupes attribué à un jeu d'entités peut changer à chaque exécution. Supposons, par exemple, que vous divisiez les entités en deux groupes basés sur une variable de revenu. La première fois que vous lancez l'analyse, les entités de revenu élevé peuvent s'intituler groupe 2 et les entités de revenu faible, groupe 1. Lors de la deuxième exécution, il se peut que les entités de revenu élevé s'intitulent groupe 1. Il peut également arriver que certaines entités de revenu moyen changent de groupe à chaque exécution si Aucune contrainte spatiale est spécifié.
Bien que vous puissiez choisir de créer un grand nombre de groupes différents, dans la plupart des cas, vous diviserez les entités en quelques groupes seulement. Comme les graphiques et les cartes contenant de nombreux groupes sont plus difficiles à interpréter, aucun rapport n'est créé lorsque vous entrez une valeur supérieure à 15 dans Nombre de groupes ou lorsque vous sélectionnez plus de 15 Champs d'analyse. Toutefois, vous pouvez augmenter la limite du nombre maximum de groupes.
Approfondissement :
Comme vous disposez du code source Python pour l'outil Analyse de regroupement, vous pouvez ignorer la limite de 15 variables ou 15 groupes, si vous le souhaitez. Cette limite supérieure est définie par deux variables dans le fichier script Partition.py et dans le code de validation de l’outil de la boîte à outils Statistiques spatiales :
maxNumGroups = 15
maxNumVars = 15
Pour en savoir plus sur le Fichier de rapport en sortie, reportez-vous à la rubrique En savoir plus sur le fonctionnement de l’outil Analyse de regroupement.
Paramètres
Étiquette
Explication
Type de données
Entités en entrée
Classe ou couche d'entités pour laquelle vous souhaitez créer des groupes.
Feature Layer
Champ d’ID unique
Champ de nombre entier qui contient une valeur différente pour chaque entité dans la classe d'entités en entrée. Si aucun champ Unique ID (ID unique) n’est présent, il est facile d’en créer un en ajoutant un nouveau champ d’entier à votre table de classes d’entités et en calculant les valeurs du champ de sorte qu’elles soient égales à celles du champ FID ou OBJECTID.
Field
Classe d’entités en sortie
Nouvelle classe d'entités en sortie créée qui contient toutes les entités, les champs d'analyse utilisés, ainsi qu'un champ permettant d'identifier le groupe auquel chaque entité appartient.
Feature Class
Nombre de groupes
Nombre de groupes à créer. Le paramètre Rapport en sortie sera désactivé s'il y a plus de 15 groupes.
Long
Champs d'analyse
Liste de champs à utiliser pour distinguer les groupes entre eux. Le paramètre Rapport en sortie sera désactivé s'il y a plus de 15 champs.
Field
Contraintes spatiales
Indique si (et comment) les relations spatiales entre les entités doivent contraindre les groupes créés.
Tronçons de contiguïté uniquement—Les groupes contiennent des entités surfaciques contiguës. Seuls les polygones partageant une limite peuvent appartenir au même groupe.
Angles des tronçons de contiguïté—Les groupes contiennent des entités surfaciques contiguës. Seuls les polygones partageant une limite ou un sommet peuvent appartenir au même groupe.
triangulation de Delaunay—Les entités d'un même groupe auront au moins un voisin en commun avec une autre entité du groupe. Les relations avec les voisins naturels sont basées sur la triangulation de Delaunay. En principe, la triangulation de Delaunay crée un maillage de triangles non superposés à partir de centroïdes d’entités. Chaque entité est un nœud de triangle ; les nœuds qui partagent des segments sont considérés comme voisins.
K voisins les plus proches—Les entités d'un même groupe sont proches les unes des autres ; chaque entité est voisine d'au moins une autre entité du groupe. Les relations de voisinage reposent sur les k plus proches entités que vous spécifiez en entrant la valeur d'entier K dans le paramètre Nombre de voisins.
Extraire les pondérations spatiales à partir du fichier—Les relations spatiales et éventuellement temporelles sont définies par un fichier de pondérations spatiales (.swm). Créez le fichier de matrice de pondérations spatiales à l'aide de l'outil Générer la matrice de pondérations spatiales ou Générer les pondérations spatiales de réseau.
Aucune contrainte spatiale—Les entités seront regroupées en tenant compte de leur proximité dans l'espace de données uniquement. Les entités ne doivent pas forcément être proches les unes des autres dans l'espace ou le temps pour faire partir du même groupe.
String
Méthode de distance
(Facultatif)
Spécifie le mode de calcul des distances de chaque entité avec les entités voisines.
Euclidien—Distance en ligne droite entre deux points (distance à vol d'oiseau).
Manhattan—Distance entre deux points mesurée le long des axes à angle droit (bloc de bâtiments) ; calculée en totalisant la différence (absolue) entre les coordonnées x et y.
String
Nombre de voisins
(Facultatif)
Ce paramètre est activé lorsque le paramètre Contraintes spatiales est défini sur K voisins les plus proches ou par l'une des méthodes de contiguïté (Tronçons de contiguïté uniquement ou Angles des tronçons de contiguïté). Le nombre de voisins par défaut est de 8 et ne peut pas être inférieur à 2 pour K voisins les plus proches. Cette valeur reflète le nombre exact de candidats voisins les plus proches à prendre en compte lors de la création des groupes. Une entité n'est incluse dans un groupe que si l'une des autres entités de ce groupe fait partie des k plus proches voisins. La valeur par défaut pour Tronçons de contiguïté uniquement et Angles des tronçons de contiguïté est 0. Pour les méthodes de contiguïté, cette valeur reflète le nombre minimum de candidats voisins à prendre en compte. Les voisins proches supplémentaires pour les entités dont le nombre de voisins est inférieur à celui spécifié reposera sur la proximité avec le centroïde des entités.
Long
Fichier de matrice de pondérations
(Facultatif)
Chemin d'accès à un fichier contenant les pondérations spatiales qui définissent les relations spatiales entre les entités.
File
Méthode d'initialisation
(Facultatif)
Indique comment les valeurs initiales sont obtenues lorsque le paramètre Contrainte spatiale sélectionné est Aucune contrainte spatiale. Les valeurs initiales sont utilisées pour créer des groupes. Si vous spécifiez trois groupes, par exemple, l'analyse commence avec trois valeurs initiales.
Rechercher les emplacements initiaux—Des entités initiales sont sélectionnées pour optimiser les performances.
Extraire les valeurs initiales du champ—Les entrées non nulles du champ d'initialisation sont initialement utilisées pour créer des groupes.
Utiliser les valeurs initiales aléatoires—Les entités initiales seront sélectionnées de manière aléatoire.
String
Champ d'initialisation
(Facultatif)
Champ numérique identifiant les entités initiales. Les entités ayant la valeur 1 dans ce champ sont utilisées pour créer des groupes.
Field
Fichier de rapport en sortie
(Facultatif)
Chemin d'accès complet au fichier PDF du rapport à créer, récapitulant les caractéristiques des groupes. Ce rapport contient plusieurs graphiques qui vous aideront à comparer les caractéristiques de chacun des groupes. La création de ce fichier de rapport peut augmenter considérablement la durée de traitement.
File
Evaluer le nombre optimal de groupes
(Facultatif)
Spécifie si l'outil détermine ou non le nombre optimal de groupes (2 à 15).
Activé - Les groupes 2 à 15 seront évalués.
Désactivé - Le nombre de groupes ne sera pas évalué. Il s’agit de l’option par défaut.
Boolean
Sortie obtenue
Étiquette
Explication
Type de données
Statistique F
Valeur de la statistique pseudo-F en sortie.
Double
Groupe de statistiques F maximum
Nombre de groupes associés à la valeur de statistique pseudo-F la plus élevée.
Long
Statistique F maximum
Statistique pseudo-F la plus élevée des groupes 2 à 15.
Classe ou couche d'entités pour laquelle vous souhaitez créer des groupes.
Feature Layer
Unique_ID_Field
Champ de nombre entier qui contient une valeur différente pour chaque entité dans la classe d'entités en entrée. Si aucun champ Unique ID (ID unique) n’est présent, il est facile d’en créer un en ajoutant un nouveau champ d’entier à votre table de classes d’entités et en calculant les valeurs du champ de sorte qu’elles soient égales à celles du champ FID ou OBJECTID.
Field
Output_Feature_Class
Nouvelle classe d'entités en sortie créée qui contient toutes les entités, les champs d'analyse utilisés, ainsi qu'un champ permettant d'identifier le groupe auquel chaque entité appartient.
Feature Class
Number_of_Groups
Nombre de groupes à créer. Le paramètre Rapport en sortie sera désactivé s'il y a plus de 15 groupes.
Long
Analysis_Fields
[analysis_field,...]
Liste de champs à utiliser pour distinguer les groupes entre eux. Le paramètre Rapport en sortie sera désactivé s'il y a plus de 15 champs.
Field
Spatial_Constraints
Indique si (et comment) les relations spatiales entre les entités doivent contraindre les groupes créés.
CONTIGUITY_EDGES_ONLY—Les groupes contiennent des entités surfaciques contiguës. Seuls les polygones partageant une limite peuvent appartenir au même groupe.
CONTIGUITY_EDGES_CORNERS—Les groupes contiennent des entités surfaciques contiguës. Seuls les polygones partageant une limite ou un sommet peuvent appartenir au même groupe.
DELAUNAY_TRIANGULATION—Les entités d'un même groupe auront au moins un voisin en commun avec une autre entité du groupe. Les relations avec les voisins naturels sont basées sur la triangulation de Delaunay. En principe, la triangulation de Delaunay crée un maillage de triangles non superposés à partir de centroïdes d’entités. Chaque entité est un nœud de triangle ; les nœuds qui partagent des segments sont considérés comme voisins.
K_NEAREST_NEIGHBORS—Les entités d'un même groupe sont proches les unes des autres ; chaque entité est voisine d'au moins une autre entité du groupe. Les relations de voisinage reposent sur les k entités les plus proches dans lesquelles vous spécifiez une valeur d'entier K pour le paramètre Number_of_Neighbors.
GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILE—Les relations spatiales et éventuellement temporelles sont définies par un fichier de pondérations spatiales (.swm). Créez le fichier de matrice de pondérations spatiales à l'aide de l'outil Générer la matrice de pondérations spatiales ou Générer les pondérations spatiales de réseau.
NO_SPATIAL_CONSTRAINT—Les entités seront regroupées en tenant compte de leur proximité dans l'espace de données uniquement. Les entités ne doivent pas forcément être proches les unes des autres dans l'espace ou le temps pour faire partir du même groupe.
String
Distance_Method
(Facultatif)
Spécifie le mode de calcul des distances de chaque entité avec les entités voisines.
EUCLIDEAN—Distance en ligne droite entre deux points (distance à vol d'oiseau).
MANHATTAN—Distance entre deux points mesurée le long des axes à angle droit (bloc de bâtiments) ; calculée en totalisant la différence (absolue) entre les coordonnées x et y.
String
Number_of_Neighbors
(Facultatif)
Ce paramètre peut être spécifié chaque fois que le paramètre Spatial_Constraints est défini sur K_NEAREST_NEIGHBORS ou sur l'une des méthodes de contiguïté (CONTIGUITY_EDGES_ONLY ou CONTIGUITY_EDGES_CORNERS). Le nombre de voisins par défaut est de 8 et ne peut pas être inférieur à 2 pour K_NEAREST_NEIGHBORS. Cette valeur reflète le nombre exact de candidats voisins les plus proches à prendre en compte lors de la création des groupes. Une entité n'est incluse dans un groupe que si l'une des autres entités de ce groupe fait partie des k plus proches voisins. La valeur par défaut pour CONTIGUITY_EDGES_ONLY et CONTIGUITY_EDGES_CORNERS est 0. Pour les méthodes de contiguïté, cette valeur reflète le nombre minimum de candidats voisins à prendre en compte. Les voisins proches supplémentaires pour les entités dont le paramètre Number_of_Neighbors est inférieur à celui spécifié repose sur la proximité avec le centroïde des entités.
Long
Weights_Matrix_File
(Facultatif)
Chemin d'accès à un fichier contenant les pondérations spatiales qui définissent les relations spatiales entre les entités.
File
Initialization_Method
(Facultatif)
Indique comment les valeurs initiales sont obtenues si le paramètre Spatial_Constraint sélectionné est NO_SPATIAL_CONSTRAINT. Les valeurs initiales sont utilisées pour créer des groupes. Si vous spécifiez trois groupes, par exemple, l'analyse commence avec trois valeurs initiales.
FIND_SEED_LOCATIONS—Des entités initiales sont sélectionnées pour optimiser les performances.
GET_SEEDS_FROM_FIELD—Les entrées non nulles du champ d'initialisation sont initialement utilisées pour créer des groupes.
USE_RANDOM_SEEDS—Les entités initiales seront sélectionnées de manière aléatoire.
String
Initialization_Field
(Facultatif)
Champ numérique identifiant les entités initiales. Les entités ayant la valeur 1 dans ce champ sont utilisées pour créer des groupes.
Field
Output_Report_File
(Facultatif)
Chemin d'accès complet au fichier PDF du rapport à créer, récapitulant les caractéristiques des groupes. Ce rapport contient plusieurs graphiques qui vous aideront à comparer les caractéristiques de chacun des groupes. La création de ce fichier de rapport peut augmenter considérablement la durée de traitement.
File
Evaluate_Optimal_Number_of_Groups
(Facultatif)
EVALUATE—Les groupes 2 à 15 seront évalués.
DO_NOT_EVALUATE—Le nombre de groupes ne sera pas évalué. Il s’agit de l’option par défaut.
Boolean
Sortie obtenue
Nom
Explication
Type de données
Output_FStat
Valeur de la statistique pseudo-F en sortie.
Double
Max_FStat_Group
Nombre de groupes associés à la valeur de statistique pseudo-F la plus élevée.
Long
Max_FStat
Statistique pseudo-F la plus élevée des groupes 2 à 15.
Double
Exemple de code
Exemple 1 d'utilisation de l'outil GroupingAnalysis (fenêtre Python)
Le script suivant pour la fenêtre Python illustre l’utilisation de la fonction GroupingAnalysis.
Exemple 2 d'utilisation de l'outil GroupingAnalysis (script autonome)
Le script Python autonome ci-dessous illustre l'utilisation de la fonction GroupingAnalysis.
# Grouping Analysis of Vandalism data in a metropolitan area
# using the Grouping Analysis Tool
# Import system modules
import arcpy
import os
# Set geoprocessor object property to overwrite existing output, by default
arcpy.env.overwriteOutput = True
try:
# Set the current workspace (to avoid having to specify the full path to
# the feature classes each time)
arcpy.env.workspace = r"C:\GA"
# Join the 911 Call Point feature class to the Block Group Polygon feature
# class
# Process: Spatial Join
fieldMappings = arcpy.FieldMappings()
fieldMappings.addTable("ReportingDistricts.shp")
fieldMappings.addTable("Vandalism2006.shp")
sj = arcpy.SpatialJoin_analysis("ReportingDistricts.shp",
"Vandalism2006.shp", "Dist_Vand.shp",
"JOIN_ONE_TO_ONE", "KEEP_ALL",
fieldMappings, "COMPLETELY_CONTAINS")
# Use Grouping Analysis tool to create groups based on different variables
# or analysis fields
# Process: Group Similar Features
ga = arcpy.stats.GroupingAnalysis("Dist_Vand.shp", "TARGET_FID",
"outGSF.shp", "4",
"Join_Count;TOTPOP_CY;VACANT_CY;UNEMP_CY",
"NO_SPATIAL_CONSRAINT", "EUCLIDEAN", "",
"", "FIND_SEED_LOCATIONS", "",
"outGSF.pdf", "DO_NOT_EVALUATE")
# Use Summary Statistic tool to get the Mean of variables used to group
# Process: Summary Statistics
SumStat = arcpy.Statistics_analysis("outGSF.shp", "outSS",
[["Join_Count", "MEAN"],
["VACANT_CY", "MEAN"],
["TOTPOP_CY", "MEAN"],
["UNEMP_CY", "MEAN"]],
"GSF_GROUP")
except:
# If an error occurred when running the tool, print out the error message.
print(arcpy.GetMessages())
La géométrie de l'entité est projetée au système de coordonnées en sortie avant l'analyse. Tous les calculs mathématiques sont basés sur la référence spatiale du système de coordonnées en sortie. Lorsque le système de coordonnées en sortie est exprimé en degrés, minutes et secondes, les distances géodésiques sont estimées à l'aide de distances à la corde.
