查找点聚类 (GeoAnalytics Server 工具)

汇总

基于点要素的空间或时空分布查找周围噪点内的点要素聚类。

旧版本：

即将在 ArcGIS Enterprise 中弃用 ArcGIS GeoAnalytics Server 扩展模块。 GeoAnalytics Server 的最终版本已随 ArcGIS Enterprise 11.3 一同发布。可通过 ArcGIS Enterprise 11.3 及较早版本获取此地理处理工具。

了解有关基于密度的聚类工作原理的详细信息

插图

查找点聚类工具图示

用法

此地理处理工具适用于 ArcGIS Enterprise 10.6.1 或更高版本。
查找点聚类的输入为点图层。此工具从输入点图层中提取聚类，并标识所有周围噪点。
查找点聚类要求将输入点图层投影或输出坐标系设置为投影坐标系。
提供两个聚类方法参数选项。 定义距离 (DBSCAN) 使用 DBSCAN 算法并基于指定搜索距离查找紧密邻近的点聚类。 自调整 (HDBSCAN) 使用 HDBSCAN 算法（适用于 ArcGIS Enterprise 10.7 及更高版本）并基于聚类概率（或稳定性）查找点聚类，方法与 DBSCAN 类似，不同之处在于使用适用于具有可变密度的聚类的可变距离。如果选择了 DBSCAN，则只能在二维空间中找到聚类，或在空间和时间中都可以找到聚类。如果选中使用时间查找聚类，同时输入图层启用了时间且类型为时刻，则 DBSCAN 将基于指定的搜索距离和搜索持续时间（适用于 ArcGIS Enterprise 10.8 及更高版本）来查找紧密邻近的点的时空聚类。
每个聚类的最小要素数参数的使用方式不同，具体取决于聚类方法：
- 定义距离 (DBSCAN)—指定在某点开始形成聚类的搜索距离内必须找到的要素数。结果可能包括要素数量少于此值的聚类。搜索距离可使用搜索距离参数进行设置。使用时间查找聚类时，需要搜索持续时间。在搜索聚类成员时，必须在搜索距离和搜索持续时间内找到每个聚类的最小要素数以形成聚类。请注意，此距离和持续时间与所找到的点聚类的直径或时间范围无关。
- 自调整 (HDBSCAN)—指定与估算密度时考虑的每个点相邻的要素数（包括该点）。此数字也是提取聚类时所允许的最小聚类大小。
此工具可生成包含新整型字段 CLUSTER_ID 的输出要素类，可识别各个要素所在的聚类。默认渲染基于 COLOR_ID 字段。将为每个颜色分配多个聚类。将分配颜色并重复使用，以使每个聚类的外观不同于其邻近聚类。
如果定义距离 (DBSCAN) 聚类方法与时间一同用于查找时空聚类，则结果中还将包含以下字段：
- FEAT_TIME —每个要素的原始时刻时间。
- START_DATETIME—要素所属聚类的时间范围的开始时间。
- END_DATETIME—要素所属聚类的时间范围的结束时间。
结果图层的时间属性将设置为 START_DATETIME 和 END_DATETIME 字段上的间隔，以确保在使用时间滑块可视化时空聚类时将所有聚类成员绘制在一起。这些字段仅用于可视化。对于噪点要素，START_DATETIME 和 END_DATETIME 将等于 FEAT_TIME。
如果聚类方法为自调整 (HDBSCAN)，则输出要素类也将包含以下字段：
- PROB—要素属于其所分配聚类的概率。
- OUTLIER—要素在其自己的聚类中为异常值的可能性。值越大表示该要素越有可能是异常值。
- EXEMPLAR—最能代表每个聚类的要素。这些要素以值 1 表示。
- STABILITY—每个聚类在一定比例范围内的持久性。值越大表示聚类在越大的距离比例范围内持续存在。
在使用具有包含超过 300 万个要素的输入图层的 HDBSCAN 算法时，除非管理员增加 GeoAnalyticsTools GP 服务上的 javaHeapSize 参数值，否则该工具可能会失败。每 300 万个要素需要约 2 GB 的堆空间。除 GeoAnalytics Server 通常要求的 16 GB 外，每台 GeoAnalytics Server 计算机还应具有由 javaHeapSize 指定的 RAM 空间。例如，要使用 HDBSCAN 聚集 900 万个要素，则将 javaHeapSize 设置为不小于 6144 MB（即 6 GB）。在这种情况下，每台 GeoAnalytics Server 计算机应具有总共至少 22 GB 的可用 RAM。
您可以通过以下提示来提高查找点聚类工具的性能：
- 设置范围环境，以便仅分析感兴趣的数据。
- 有选择性地选择搜索距离和持续时间。在相同数据上使用较小的搜索距离或半径可能性能更优。
- 使用与分析运行位置同属本地的数据。
该地理处理工具由 ArcGIS GeoAnalytics Server 提供支持。分析将在 GeoAnalytics Server 上完成，且结果将存储在 ArcGIS Enterprise 的内容中。
运行 GeoAnalytics Server 工具时，分析将在 GeoAnalytics Server 上完成。要获得最佳性能，请通过在 ArcGIS Enterprise 门户上托管的要素图层或通过大数据文件共享，使 GeoAnalytics Server 可以访问数据。非 GeoAnalytics Server 本地的数据，将在分析开始前移动至 GeoAnalytics Server。这意味着运行工具需要更长时间，并且在某些情况下，从 ArcGIS Pro 到 GeoAnalytics Server 移动数据可能会失败。失败的阈值取决于网络速度，以及数据的大小和复杂性。建议您始终共享数据或创建大数据文件共享。

了解有关将数据共享至您的门户的详细信息

了解有关通过 Server Manager 创建大数据文件共享的详细信息

标注	说明	数据类型
输入点图层	包含点聚类的点要素类。	Feature Set
输出名称	输出要素服务的名称。	String
每个聚类的最小要素数	根据选择的聚类方法，此参数的使用方式也不同，如下所示：定义距离 (DBSCAN)—指定在某点开始形成聚类的特定距离内必须找到的要素数。距离可使用搜索距离参数进行定义。自调整 (HDBSCAN)—指定与估算密度时考虑的每个点相邻的要素数（包括该点）。此数字也是提取聚类时所允许的最小聚类大小。	Long
搜索距离	要考虑的最大距离。要获得聚类成员资格，必须在此距离内找到指定的每个聚类的最小要素数值。将至少按此距离来分隔单个聚类。如果要素与聚类中下一最近要素的距离大于此距离，则不会将该要素包括在聚类中。	Linear Unit
数据存储（可选）	指定将用于存储输出的 ArcGIS Data Store。在时空大数据存储中存储的所有结果都将存储在 WGS84 中。在关系数据存储中存储的结果都将保持各自的坐标系。时空大数据存储—输出将存储在时空大数据存储中。这是默认设置。关系数据存储—输出将存储在关系数据存储中。	String
聚类方法（可选）	指定将用于定义聚类的方法。定义的距离 (DBSCAN)—使用指定距离将密集聚类与稀疏噪点相分离。 DBSCAN 是最快的聚类方法，但仅适用于距离明确的情况，并且非常适用于定义可能存在的所有聚类。此方法将产生密度相似的聚类。这是默认设置。自调整 (HDBSCAN)—使用可变距离将不同密度的聚类与稀疏噪点相分离。 HDBSCAN 是最以数据为驱动的聚类方法，且需要的用户输入最少。	String
使用时间查找聚类（可选）	指定是否将使用时间通过 DBSCAN 查找聚类。选中—将使用搜索距离和搜索持续时间来查找时空聚类。未选中—将使用搜索距离来查找空间聚类，而将忽略时间。这是默认设置。	Boolean
搜索持续时间（可选）	在搜索聚类成员时，必须在此持续时间内找到指定的最小点数方可形成聚类。	Time Unit

派生输出

标注	说明	数据类型
输出要素图层	输出点聚类。	Feature Set

arcpy.geoanalytics.FindPointClusters(input_points, output_name, minimum_points, search_distance, {data_store}, {clustering_method}, {use_time}, {search_duration})

名称	说明	数据类型
input_points	包含点聚类的点要素类。	Feature Set
output_name	输出要素服务的名称。	String
minimum_points	根据选择的聚类方法，此参数的使用方式也不同，如下所示：定义距离 (DBSCAN)—指定在某点开始形成聚类的特定距离内必须找到的要素数。距离可使用搜索距离参数进行定义。自调整 (HDBSCAN)—指定与估算密度时考虑的每个点相邻的要素数（包括该点）。此数字也是提取聚类时所允许的最小聚类大小。	Long
search_distance	要考虑的最大距离。要获得聚类成员资格，必须在此距离内找到指定的 `minimum_points` 值。将至少按此距离来分隔单个聚类。如果要素与聚类中下一最近要素的距离大于此距离，则不会将该要素包括在聚类中。	Linear Unit
data_store （可选）	指定将用于存储输出的 ArcGIS Data Store。在时空大数据存储中存储的所有结果都将存储在 WGS84 中。在关系数据存储中存储的结果都将保持各自的坐标系。 `SPATIOTEMPORAL_DATA_STORE`—输出将存储在时空大数据存储中。这是默认设置。 `RELATIONAL_DATA_STORE`—输出将存储在关系数据存储中。	String
clustering_method （可选）	指定将用于定义聚类的方法。 `DBSCAN`—使用指定距离将密集聚类与稀疏噪点相分离。 DBSCAN 是最快的聚类方法，但仅适用于距离明确的情况，并且非常适用于定义可能存在的所有聚类。此方法将产生密度相似的聚类。这是默认设置。 `HDBSCAN`—使用可变距离将不同密度的聚类与稀疏噪点相分离。 HDBSCAN 是最以数据为驱动的聚类方法，且需要的用户输入最少。	String
use_time （可选）	指定是否将使用时间通过 DBSCAN 查找聚类。 `TIME`—将使用搜索距离和搜索持续时间来查找时空聚类。 `NO_TIME`—将使用搜索距离来查找空间聚类，而将忽略时间。这是默认设置。	Boolean
search_duration （可选）	在搜索聚类成员时，必须在此持续时间内找到指定的最小点数方可形成聚类。	Time Unit

派生输出

名称	说明	数据类型
output	输出点聚类。	Feature Set

代码示例

FindPointClusters 示例（独立脚本）

下面的 Python 窗口脚本演示了如何使用 FindPointClusters 工具。

#-------------------------------------------------------------------------------
# Name: FindPointClusters.py
# Description: Finds Point Clusters of rodent infestations
#
# Requirements: ArcGIS GeoAnalytics Server

# Import system modules
import arcpy

# Set local variables
inputPoints = "https://myGeoAnalyticsMachine.domain.com/geoanalytics/rest/services/DataStoreCatalogs/bigDataFileShares_countyData/BigDataCatalogServer/rat_sightings"
minimumPoints = 10
outputName = "RodentClusters"
searchDistance = "1 Kilometers"
dataStore = "SPATIOTEMPORAL_DATA_STORE"
clusterMethod = "DBSCAN"

# Run Find Point Clusters
arcpy.geoanalytics.FindPointClusters(inputPoints, outputName, mimimumPoints,
                                     searchDistance, dataStore, clusterMethod)

环境

输出坐标系, 范围, 当前工作空间

特殊情况

输出坐标系: The coordinate system that will be used for analysis. Analysis will be completed in the input coordinate system unless specified by this parameter. For GeoAnalytics Tools, final results will be stored in the spatiotemporal data store in WGS84.

许可信息

基本: 需要 ArcGIS GeoAnalytics Server
适用于 ArcGIS Enterprise 10.6.1
标准: 需要 ArcGIS GeoAnalytics Server
适用于 ArcGIS Enterprise 10.6.1
高级: 需要 ArcGIS GeoAnalytics Server
适用于 ArcGIS Enterprise 10.6.1

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汇总

旧版本：

插图

用法

参数

派生输出

环境

特殊情况

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