포인트 군집 찾기(Find Point Clusters)
포인트 군집 찾기 도구는 공간 분포에 따라 주변 노이즈 내 포인트 피처의 군집을 찾습니다.
예를 들어, 비정부 기관에서 특정 해충으로 인한 질병을 연구하고 있습니다. 연구 영역에 있는 가구를 나타내는 포인트 데이터셋이 있으며, 일부는 감염되었으며 일부는 감염되지 않았습니다. 포인트 군집 찾기 도구를 사용하여 분석 기관에서는 감염된 가구의 군집을 파악하여 해충의 치료 및 박멸을 시작할 지역을 정확하게 찾을 수 있습니다.
군집을 찾을 레이어 선택
군집을 찾을 수 있는 포인트 레이어입니다. 레이어가 투영 공간 참조에 있거나 분석 환경을 사용하여 처리 공간 참조가 투영 좌표계로 설정되어 있어야 합니다.
맵에서 레이어를 선택하는 것 이외에, 드롭다운 목록의 하단에 있는 Analysis Layer 선택을 선택하여 빅데이터 파일 공유 데이터셋 또는 피처 레이어의 콘텐츠를 찾아볼 수 있습니다.
사용할 군집화 방법 선택
포인트 피처의 군집을 주변 노이즈와 구분하는 데 사용될 군집화 방법입니다. 정의된 거리 또는 자체 조정 군집화 알고리즘을 사용하도록 선택할 수 있습니다.
정의된 거리(DBSCAN)는 지정된 검색 범위를 사용하여 낮은 노이즈에서 밀도 군집을 분리합니다. 정의된 거리(DBSCAN)는 빠르지만, 존재할 수 있는 모든 군집을 정의하는 데 효과적인 매우 명확한 검색 범위를 사용하는 경우에만 적합합니다. 정의된 거리(DBSCAN)는 비슷한 밀도를 가진 군집을 찾습니다.
자체 조정(HDBSCAN)은 검색 범위를 지정하지 않아도 되지만 더 많은 시간이 소요되는 방법입니다. 자체 조정(HDBSCAN)은 정의된 거리(DBSCAN)와 유사한 포인트의 군집을 찾아 여러 밀도의 군집을 허용하는 다양한 검색 범위를 사용합니다.
군집으로 간주될 최소 포인트 수
이 매개변수는 선택한 군집화 방법에 따라 다르게 사용됩니다.
- 정의된 거리(DBSCAN) - 해당 포인트가 군집 형성을 시작하기 위해 포인트의 특정 거리 내에 있어야 하는 피처의 수를 지정합니다. 이 거리는 다음으로 검색 범위 제한 매개변수를 사용하여 정의됩니다.
- 자체 조정(HDBSCAN) - 밀도를 추정할 때 고려할 각 포인트에 인접한 피처 수를 지정합니다(포인트 자체 포함). 이 숫자는 군집을 추출할 때 허용되는 최소 군집 크기이기도 합니다.
다음으로 검색 범위 제한
정의된 거리(DBSCAN)를 사용하는 경우 이 매개변수는 군집으로 간주될 최소 포인트 수가 있어야 할 범위 내의 거리입니다. 사용할 군집화 방법으로 자체 조정(HDBSCAN)을 선택한 경우에는 이 매개변수가 사용되지 않습니다.
결과 레이어 이름
생성될 레이어의 이름입니다. ArcGIS Data Store에 작성하는 경우 결과는 내 콘텐츠에 저장되고 맵에 추가됩니다. 빅데이터 파일 공유에 작성하는 경우 결과는 빅데이터 파일 공유에 저장되고 해당 매니페스트에 추가됩니다. 이러한 결과는 맵에 추가되지 않습니다. 기본 이름은 도구 이름과 입력 레이어 이름을 기반으로 합니다. 레이어가 이미 있으면 도구를 사용할 수 없습니다.
ArcGIS Data Store(관계형 또는 시공간 빅데이터 저장소)에 작성하는 경우 결과 저장: 드롭다운 상자를 사용하여 내 콘텐츠에서 결과를 저장할 폴더의 이름을 지정할 수 있습니다.