多维时空数据介绍（3）局部异常值分析

最新推荐文章于 2025-03-11 10:04:49 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/JData_Engineer/article/details/130924504
本文介绍了时空数据的局部异常值分析，包括其原理、工具参数和输出结果。通过Local Moran's I统计分析，识别高值和低值的空间聚类及异常值，用于异常检测。在2D和3D视图中，展示了不同主题的数据表现，帮助理解聚类和异常值的分布。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

01、局部异常值分析

局部异常值工具可识别具有高值或低值的要素是否存在空间聚类和异常值。聚类是指高值周围围绕高值，低值周围围绕低值，异常值是指高值周围围绕低值，低值周围围绕高值的情况。

局部异常值分析示意

1. 实现原理

它的实现原理大致如下：

使用时空邻域的值（局部值）执行各条柱的聚类和异常值分析（Anselin Local Moran's I 统计），得出Local Moran's I 指数、伪P值和类型编码 (CO_TYPE)，结合上述结果，判断其聚类或异常值情况。

2. 工具参数

根据上述原理，来拆解一下重要参数。

局部异常值分析工具

会发现这个工具除排列数参数外，其他参数与新兴时空分

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