Vista general del conjunto de herramientas Asignación de clusters

Las herramientas de Asignación de clusters realizan un análisis de clusters para identificar las ubicaciones de puntos calientes, puntos fríos y valores atípicos espaciales estadísticamente significativos y entidades similares. El conjunto de herramientas Asignación de clusters es útil especialmente cuando se necesita la acción basada en la ubicación de uno o más clusters. Un ejemplo puede ser la asignación de agentes de policía adicionales para lidiar con un cluster de robos. La localización exacta de la ubicación de los clusters espaciales también es importante cuando se buscan causas potenciales de clustering; donde la presencia del brote de una enfermedad por lo general puede proporcionar pistas acerca de lo que la causa. A diferencia de los métodos del conjunto de herramientas Análisis de patrones, que responden a la pregunta "¿existe un clustering espacial?" con Sí o No, las herramientas de Asignación de clusters permiten la visualización de las ubicaciones y la extensión del cluster. Estas herramientas responden a las preguntas "¿Dónde están los clusters (puntos calientes y fríos)?", "¿Dónde están los valores atípicos espaciales?" y "¿Qué entidades se parecen más?".

Herramientas de Asignación de clusters

Herramienta	Descripción
Análisis de cluster y de valor atípico	Dado un conjunto de entidades ponderadas, identifica puntos calientes, puntos fríos y valores atípicos espaciales estadísticamente significativos mediante la estadística de I Anselin local de Moran.
Análisis de agrupamiento	Entidades de grupos basadas en atributos de entidad y restricciones espaciales o temporales opcionales.
Análisis de puntos calientes	Dado un conjunto de entidades ponderadas, identifica puntos calientes y puntos fríos estadísticamente significativos mediante la estadística Gi* de Getis-Ord.
Análisis de puntos calientes optimizado	Dados unos puntos de incidentes o unas entidades ponderadas (puntos o polígonos), crea un mapa de puntos calientes y fríos significativos en términos estadísticos mediante el uso de la estadística Gi* de Getis-Ord. Evalúa las características de la clase de entidad de entrada para producir resultados óptimos.
Análisis optimizado de valores atípicos	Dados unos puntos de incidentes o unas entidades ponderadas (puntos o polígonos), crea un mapa de puntos calientes, puntos fríos y valores atípicos espaciales estadísticamente significativos utilizando la estadística de I Anselin local de Moran. Evalúa las características de la clase de entidad de entrada para producir resultados óptimos.
Búsqueda de similitud	Identifica cuáles entidades candidatas son las más o las menos similares a una o más entidades sobre la base de los atributos de entidad.