Temukan Klaster Titik
Alat Temukan Klaster Titik menemukan klaster fitur titik dalam derau di sekitar berdasarkan distribusi spasialnya.
Contoh, organisasi non-pemerintah melakukan studi mengenai penyakit tertentu yang dibawa hama. Organisasi ini memiliki set data titik yang mewakili rumah tangga di area studi, beberapa di antaranya sudah penuh, dan beberapa di antaranya tidak. Dengan menggunakan alat Temukan Klaster Titik, seorang analis dapat menentukan kelompok rumah tangga yang dipenuhi untuk membantu menentukan suatu area untuk memulai penanganan dan pemusnahan hama.
Pilih layer yang memiliki klaster
Layer titik tempat klaster akan ditemukan. Layer harus dalam referensi spasial yang diproyeksikan atau memiliki referensi spasial pemrosesan yang ditetapkan ke sistem koordinat yang diproyeksikan menggunakan Lingkungan Analisis.
Selain memilih layer dari peta, Anda dapat memilih Pilih Layer Analisis di bawah daftar drop-down untuk menelusuri konten Anda untuk set data atau feature layer berbagi file big data.
Pilih metode pembuatan klaster yang akan digunakan
Metode pembuatan klaster yang akan digunakan untuk membedakan klaster fitur titik dari derau di sekitar. Anda dapat memilih untuk menggunakan jarak yang ditetapkan atau algoritme pembuatan klaster yang disesuaikan sendiri.
Jarak yang ditentukan (DBSCAN) menggunakan rentang pencarian untuk memisahkan klaster padat dari derau tersebar. Jarak yang ditentukan (DBSCAN) lebih cepat, tapi hanya baik jika ada rentang pencarian yang sangat jelas untuk digunakan dan bekerja sangat baik dalam menentukan semua klaster yang mungkin muncul. Jarak yang ditentukan (DBSCAN) menemukan klaster yang memiliki kepadatan yang sama.
Penyesuaian diri (HDBSCAN) tidak mengharuskan rentang pencarian ditentukan, akan tetapi ini merupakan metode yang makan waktu. Penyesuaian diri (HDBSCAN) menemukan klaster titik yang serupa dengan jarak yang ditentukan (DBSCAN) tapi menggunakan berbagai macam rentang pencarian yang diizinkan untuk klaster dengan kepadatan yang beragam.
Jumlah titik minimal untuk dapat dianggap sebagai klaster
Parameter ini digunakan secara berbeda tergantung pada metode pembuatan klaster yang dipilih:
- Jarak yang ditentukan (DBSCAN)—menentukan jumlah fitur yang harus ditemukan dengan jarak tertentu dari titik agar titik itu dapat mulai membentuk sebuah klaster. Jarak ditentukan menggunakan parameter Batasi rentang pencarian menjadi.
- Penyesuaian diri (HDBSCAN)—menentukan jumlah fitur di lingkungan sekitar setiap titik (termasuk titik itu sendiri) yang akan dipertimbangkan saat memperkirakan kepadatan. Angka ini juga merupakan ukuran klaster minimal yang diizinkan saat mengekstrak klaster.
Batasi rentang pencarian menjadi
Saat menggunakan jarak yang ditentukan (DBSCAN), parameter ini adalah jarak yang menyertai di mana Jumlah titik minimal untuk dapat dianggap sebagai klaster harus ditemukan. Parameter ini tidak digunakan saat penyesuaian diri (HDBSCAN) dipilih sebagai metode pembuatan klaster yang akan digunakan.
Nama layer hasil
Nama layer yang akan dibuat. Jika Anda menulis ke sebuah ArcGIS Data Store, hasil Anda akan disimpan di Konten Saya dan ditambahkan ke dalam peta. Jika Anda menulis ke berbagi file big data, hasil Anda akan disimpan ke berbagi file big data dan ditambahkan ke manifestasinya. Ini tidak akan ditambahkan ke peta. Nama default ditetapkan berdasarkan nama alat dan nama layer input. Jika layer sudah ada, alat tidak akan berfungsi.
Saat menulis ke ArcGIS Data Store (penyimpanan big data relasional atau spasiotemporal) menggunakan Simpan hasil di kotak drop-down, Anda dapat menentukan nama folder di Konten Saya tempat hasil akan disimpan.