“聚类分布制图”工具可通过执行聚类分析来识别具有统计显著性的热点、冷点和空间异常值的位置。当根据一个或多个聚类的位置需要执行行动时，“聚类分布制图”工具集的用途特别明显。例如，在需要分配更多的警力来处理一组集中出现的入室盗窃案时。当查找造成聚类的潜在原因时，准确锁定空间聚类的位置也很重要，例如，通过确定疾病爆发的地点通常能够找到有关疾病根源的线索。“分析模式”工具集中的方法只对“是否存在空间聚类？”这样的问题回答“是”或“否”，与此不同的是，“聚类分布制图”工具可以直观呈现聚类位置和范围。这些工具所解答的问题是“聚类（热点/冷点）的出现位置在哪里？”、“空间异常值的出现位置在哪里？”和“哪些要素十分相似？”。
| 工具 | 说明 |
|---|---|
给定一组加权要素，使用 Anselin Local Moran's I 统计量来识别具有统计显著性的热点、冷点和空间异常值。 | |
根据要素属性和可选的空间/时态约束对要素进行分组。 | |
给定一组加权要素，使用 Getis-Ord Gi* 统计识别具有统计显著性的热点和冷点。 | |
假设存在事件点或权重要素（点或面），可以使用 Getis-Ord Gi* 统计数据创建具有统计显著性的热点和冷点的地图。它通过评估输入要素类的特征来生成可优化结果。 | |
根据要素属性确定哪些候选要素与单个或多个输入要素最相似或者最不相似。 |