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arcgis聚类异常值分析

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聚类 分析不同于分类分析(分类* * * YSIS)，这是监督学习 。层次聚类(层次聚类)，树形图2，非层级聚类司聚类，谱聚类-，arcgis冷热点-3arcgis冷热点分析的意义在于我们可以知道高值或低值元素聚类在空间中的位置 。

1、 聚类 分析典型应用常见的业务应用场景如下聚类 分析 。在一般消费场景下，通过将目标客户的消费行为数据转换为RFM特征数据，对目标客户进行分类 。样本中没有缺失值 。通过绘制样本的分布散点图可以看出，客户数据消费频率低，但消费金额高 。因为不知道样本的业务类型和业务情况，无法判断这些数据是否为异常值，所以不对这些数据进行处理 。
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2、gis直方图结果怎么 分析statistics分析常用于探索数据，例如 ， 检查特定属性值的分布或寻找异常值(极高值或极低值) 。这种信息非常适用于在地图上定义类别和范围、对数据进行重分类或查找数据错误 。在下面的例子中，已经根据人口普查区域(每个区域65岁及以上人口的百分比)计算了该区域老年人分布的统计数据，包括平均值和标准差，以及显示值分布的直方图 。

请点击进入图片说明2统计分析另一个目的是汇总数据 。通常是按类别汇总 ， 比如分别计算每个用地类别的总面积 。您还可以创建空间汇总，例如计算每个流域的平均高程 。总结数据将有助于你更好地了解研究领域的情况 。在以下示例中，将计算每个土地利用类别的汇总统计数据，以显示宗地数量、最小和最大大小、平均宗地大小以及类别的总面积 。

3、 聚类 分析的定义按照特征对研究对象(样本或指标)进行分类的方法，减少了研究对象的数量 。由于缺乏可靠的史料，无法确定有多少类 ， 以便把性质相近的事物归为一类 。指标之间有一定的相关性 。聚类分析(聚类* * * YSIS)是将研究对象划分为相对同质的聚类的一组统计分析技术 。聚类 分析不同于分类分析(分类* * * YSIS)，这是监督学习 。

层次聚类(层次聚类)，树形图2 。非层级聚类司聚类，谱聚类- 。聚类 分析主要用于探索性研究，分析的结果可以提供多个可能的解 。选择最终方案需要研究者的主观判断和后续的分析；不管实际数据中是否存在不同的类别，我们都可以利用聚类 分析 ， 得到分成若干类别的解 。聚类 分析的解完全取决于研究者选择的聚类变量，添加或删除一些变量可能会对最终解产生实质性影响 。

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