欧氏距离arcgis聚类

欧氏距离在ArcGIS聚类中是一种常用的距离度量方法。聚类分析是一种常用的空间数据分析方法，它通过将相似的要素分组，形成具有相似特征的空间模式，从而揭示数据的内在规律。

欧氏距离是一种简单直观的距离度量方法，它衡量了两个要素之间的绝对距离。在ArcGIS中，可以通过计算两个要素之间的欧氏距离来确定它们之间的相似性。计算欧氏距离的公式如下：

d = sqrt((x2 - x1)^2 + (y2 - y1)^2)

其中，x1和y1分别代表第一个要素的坐标，x2和y2分别代表第二个要素的坐标。计算得到的距离值越小，说明两个要素的特征越相似。

在进行聚类分析时，可以利用欧氏距离来度量要素之间的相似性，将相似的要素聚集在一起形成簇。通过聚类分析，可以找出数据中的潜在模式和规律，帮助用户提取有用的空间信息。

总而言之，欧氏距离在ArcGIS聚类分析中起着重要作用，可以帮助用户确定要素之间的相似性程度，以便进行有效的数据聚类和模式发现。

相关问题

arcgis高低聚类没有出图

### ArcGIS 高低聚类分析不出图解决方案

在处理ArcGIS中的高低聚类分析无法正常显示图形的问题时，可以考虑以下几个方面来排查并解决问题。

#### 数据准备与验证
确保用于高低聚类分析的数据集已经过充分清洗和预处理。数据应满足以下条件：
- 属性表中不存在缺失值或异常值。
- 地理坐标系设置正确无误，所有要素都位于同一投影系统内[^1]。

#### 工具参数配置
仔细检查执行高低聚类分析过程中所使用的各项参数设定是否合理恰当。具体来说：

- **输入字段选择**：确认选择了合适的数值型字段作为分析依据；
- **距离方法选项**：根据实际需求选取欧氏距离或其他适用的距离度量方式；
- **显著性水平调整**：适当降低P-value阈值有助于提高检测灵敏度，但同时也可能增加假阳性率；

如果上述操作仍未能解决问题，则建议尝试更新至最新版本的ArcGIS软件以获得更好的兼容性和性能表现。

另外，在运行高低聚类之前最好先创建一个简单的测试案例来进行调试，比如使用较小规模且已知分布模式的人工合成数据集进行实验，从而排除复杂现实世界数据带来的干扰因素影响最终可视化效果呈现的可能性。

import arcpy

# 设置工作空间环境变量
arcpy.env.workspace = "C:/data"

# 执行高低聚类分析工具
arcpy.HighLowClustering_stats(
    in_features="your_feature_class.shp",
    population_field="NONE", 
    model_type="GETIS_ORD_GI*", 
    distance_band_or_threshold_distance="", 
    standardization="ROW_STANDARDIZATION"
)

print("High-Low Clustering Analysis Completed.")

使用Python处理出租车数据并利用arcgis可视化，需要做出出租车的路径图、起点图、终点图、距离的直方图、上车下车时间的时间聚类图、出租车每点的速度文件、每20分钟一幅载人的空间速度图、碳排放时空分布图

### 使用Python和ArcGIS处理出租车数据

#### 数据预处理

对于出租车数据的预处理，通常涉及读取原始GPS轨迹数据、清理异常值以及转换成适合后续分析的数据结构。可以利用`pandas`库来高效地管理表格型数据。

import pandas as pd

# 假设CSV文件包含列：'timestamp', 'latitude', 'longitude'
data = pd.read_csv('taxi_data.csv')
data['datetime'] = pd.to_datetime(data['timestamp'])
data.set_index('datetime', inplace=True)

# 清理重复记录与缺失值
cleaned_data = data.drop_duplicates().dropna()

为了进一步准备用于地理可视化的坐标信息，可借助于`geopandas`扩展包[^1]：

import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point

gdf = gpd.GeoDataFrame(
    cleaned_data, geometry=[Point(xy) for xy in zip(cleaned_data.longitude, cleaned_data.latitude)]
)

#### 多维度可视化

##### 路径图绘制

通过连接连续的时间戳点位形成行驶路线，在地图上展示车辆移动情况。

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
base = gdf.plot(ax=ax, color='lightgrey')  # 底图
for trip_id, group in gdf.groupby('trip_id'):
    line = gpd.GeoSeries(group.unary_union).plot(color="blue", linewidth=2, ax=base)
plt.show()

##### 起点终点图制作

统计各次行程起始位置频率，并标记在城市布局之上。

start_points = gdf.groupby(['origin_lon', 'origin_lat']).size().reset_index(name='counts')

ax = start_points.plot(kind='scatter', x='origin_lon', y='origin_lat',
                       c='counts', cmap='Reds', s=start_points['counts']/max(start_points['counts']) * 100,
                       figsize=(9, 7), alpha=.5)
plt.title("Start Points Distribution")
plt.xlabel("Longitude")
plt.ylabel("Latitude")
plt.grid(True)
plt.show()

##### 距离直方图构建

计算每条行车记录之间的欧氏距离差异，汇总后呈现整体分布特征。

def calculate_distance(row):
    from math import radians, cos, sin, sqrt, atan2
    
    R = 6373.0  # 地球半径 (km)
    
    lat1 = radians(row['prev_latitude'])
    lon1 = radians(row['prev_longitude'])
    lat2 = radians(row['latitude'])
    lon2 = radians(row['longitude'])

    dlon = lon2 - lon1
    dlat = lat2 - lat1

    a = sin(dlat / 2)**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(dlon / 2)**2
    c = 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1 - a))

    distance = R * c
    return distance

distances = []
for _, df_trip in gdf.groupby(gdf.index.date):
    shifted_df = df_trip.shift(periods=-1)[['latitude', 'longitude']]
    merged_df = pd.concat([df_trip.reset_index(), shifted_df.rename(columns={'latitude': 'prev_latitude', 'longitude': 'prev_longitude'}).reset_index()], axis=1)
    distances.extend(list(map(calculate_distance, [row for index, row in merged_df.iterrows()])))

plt.hist(distances, bins=range(int(min(distances)), int(max(distances)) + 1, 1),
         edgecolor='black', align='left')
plt.title('Distance Histogram of Taxi Trips')
plt.xlabel('Travel Distance (Kilometers)')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

##### 时间聚类图表创建

基于出行时刻属性执行k-means算法找出高峰时段模式。

from sklearn.cluster import KMeans

time_series = [(t.hour*60+t.minute)/60 for t in gdf.index.time]

X = [[x] for x in time_series]
model = KMeans(n_clusters=4).fit(X)

labels = model.labels_
centers = sorted(model.cluster_centers_.flatten())

colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']
for i in range(len(set(labels))):
    subset = [j for j, l in enumerate(labels) if l==i]
    plt.scatter([time_series[k] for k in subset], [0]*len(subset), marker='o', facecolors='none', edgecolors=colors[i])
plt.xticks(ticks=centers, labels=['%.f:%02.f'%(c//1,c%1*60) for c in centers])
plt.yticks([])
plt.title('Time Clustering Analysis on Taxi Pickups/Dropoffs')
plt.show()

##### 速度分析

评估不同路段上的平均车速变化趋势。

speeds = list(filter(lambda v: not pd.isnull(v), map(lambda r: r.speed_kmh, gdf.itertuples())))
avg_speed_per_hour = {h:len([v for v in speeds if h<=int((v.timestamp/3600)%24)<h+1])/sum(h<=int((v.timestamp/3600)%24)<h+1 for v in speeds)*sum(speeds) for h in range(24)}

hours = avg_speed_per_hour.keys()
values = avg_speed_per_hour.values()

plt.bar(hours, values, width=0.8, bottom=None, align='center', tick_label=list(hours))
plt.title('Average Speed Per Hour Over Day Cycle')
plt.xlabel('Hour Of The Day')
plt.ylabel('Speed In Kilometer/Hour')
plt.show()

##### 20分钟间隔载人速度热力图

针对特定时间段内的乘客运输状况做密集度映射。

heatmap_data = []

for hour in range(24):
    for minute in range(0, 60, 20):  # 按照二十分钟划分区间
        filtered_records = gdf[(hour <= gdf.index.hour) & (gdf.index.hour < hour + 1) &
                               ((minute <= gdf.index.minute) | (gdf.index.minute < min(minute + 20, 60)))].copy()
        
        heatmap_data.append({
            "hour": f"{str(hour)}:{str(minute).zfill(2)}-{str(hour)+':'+'{0:0>2}'.format(str(min(minute+20, 60)-1))}",
            "count": len(filtered_records),
            "average_speed": sum(filtered_records.speed_kmh)/len(filtered_records) if any(filtered_records.speed_kmh.notna()) else None
        })

hm_df = pd.DataFrame.from_dict(heatmap_data)
hm_df.pivot(index='hour', columns='', values='average_speed').fillna(value=pd.NA).style.background_gradient(cmap='coolwarm')

##### 碳排放时空分布绘图

考虑燃料消耗量与CO₂生成系数估算环境影响范围。

carbon_emission_rate = 0.231  # kg CO2 per liter gasoline burned

emissions = hm_df.copy()
emissions['fuel_consumption_liter'] = emissions.apply(lambda row: row.count*(row.average_speed/(100*car_fuel_efficiency)), axis=1)
emissions['co2_emitted_kg'] = emissions.fuel_consumption_liter * carbon_emission_rate

spatial_temporal_co2_distribution