Ripley在1976年进行了改进和推广,因此得名为RipleyK函数。 RipleyK函数的计算方法是通过计算每个点到其他点的距离,然后将这些距离进行排序,最后统计每个距离范围内的点对数目。这样就可以得到一个关于距离的函数,称为RipleyK函数。RipleyK函数的值越大,表示该距离范围内的点对数目越多,也就是说该距离范围内的点分布...
RipleyK[pspec] 生成可重复应用于不同半径r的函数. 更多信息和选项 范例 打开所有单元 基本范例(3) 给定半径,估计 Ripley's函数: In[1]:= In[3]:= Out[3]= 给定距离的范围,估计 Ripley's函数: In[1]:= Out[1]= In[2]:= In[3]:=
【ArcToolbox】——【空间统计工具】——【分析模式】——“多距离空间聚类分析(Ripleys K函数)” 最后结果: 参数解释[3]: K观测值>K预期值,则与该距离(分析尺度)的随机分布相比,该分布的聚类程度更高。 K观测值<K预期值,则与该距离的随机分布相比,该分布的离散程度更高。 K观测值>HiConfEnv值,则该距离...
ArcGIS多距离空间聚类分析工具 (Ripley's K函数)mp.weixin.qq.com/s/NFfp9KkTxw-0EngTE_EMkw Ripley's K函数是点密度距离的函数,其按照一定半径距离的搜索圆范围来统计点数量,基于Ripley's K函数的多距离空间聚类分析工具是确定要素(或与要素相关联的值)是否显示某一距离范围内具有统计显著性的聚类或离散。
Ripley's K函数是点密度距离的函数,其按照一定半径距离的搜索圆范围来统计点数量,基于Ripley's K函数的多距离空间聚类分析工具是确定要素(或与要素相关联的值)是否显示某一距离范围内具有统计显著性的聚类或离散。该方法不同于此工具集中其他方法(空间自相关和热点分析)的特征是可对一定距离范围内的空间相关性(要素...
基于Ripley's K 函数的多距离空间聚类分析工具是另外一种分析事件点数据的空间模式的方法。该方法不同于此工具集中其他方法(空间自相关和热点分析)的特征是可对一定距离范围内的空间相关性(要素聚类或要素扩散)进行汇总。在许多要素模式分析研究中,都需要选择适当的分析比例。例如,该分析通...
RipleyK[pspec] 生成可重复应用于不同半径r的函数. 更多信息和选项 范例 打开所有单元 基本范例(3) 给定半径,估计 Ripley's函数: In[1]:= In[3]:= Out[3]= 给定距离的范围,估计 Ripley's函数: In[1]:= Out[1]= In[2]:= In[3]:=
Ripley's K函数是点密度距离的函数,其按照一定半径距离的搜索圆范围来统计点数量,基于Ripley's K函数的多距离空间聚类分析工具是确定要素(或与要素相关联的值)是否显示某一距离范围内具有统计显著性的聚类或离散。该方法不同于此工具集中其他方法(空间自相关和热点分析)的特征是可对一定距离范围内的空间相关性(要素...
因为K函数有一个特点,就是对位于研究区域边界附近的要素具有统计缺漏偏差(也叫不完全统计偏差:undercount bias ,也就电视里面经常说的“据不完全统计”……指不能完全预见统计内可能出现的各种情况,从而无法达成内容完备、设计周详的统计。)。 所以上面提供边界校正方法参数提供了解决这一偏差的方法。(查看参数说明中的...
所以,Ripley's K函数就是用来表明这批要素的质心的空间聚集或空间扩散的程度,以及在邻域大小发生变化时是如何变化的。 我们来看看这个算法的基本原理。 首先我们要设定一个起算距离,当然,还可以指定最终距离或者增量步长,如开始为5,然后每次计算增加3这样的。计算的距离增加的时候,包含的相邻的要素自然就会原来越多,...