从数学上说,“多距离空间聚类分析”工具使用 Ripley's k 函数的常用变换,其中带有随机点集的预期结果与输入距离相等。变换 L(d) 显示如下。 其中A 表示区域,N 表示点数,d 表示距离而 k(i, j) 表示权重,当 i 和 j 之间的距离小于或等于 d 时,权重为(如果无边界校正)1,当 i ...
RipleyK函数最初是由M. S. Bartlett在1955年提出的,后来由B. 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,...
【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...
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...
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...
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...
解释加权 K 函数结果 其他资源 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...
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]:=
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...
Geomatics and Information Science of Wuhan University ISSN 1671-8860,CN 42-1676/TN 《武汉大学学报( 信息科学版) 》网络首发论文 题目: Ripley’s K 函数方法修正与估计方法比较 作者: 葛莹,刘尉,李勇 收稿日期: 2022-05-10 网络首发日期: 2022-05-17 引用格式: 葛莹,刘尉,李勇.Ripley’s K 函数方法修...