局部莫兰指数matlab代码

局部莫兰指数（Local Moran's I）是一种空间统计分析方法，用于检测某一地区是否存在空间集聚现象。Matlab提供了多种计算局部莫兰指数的函数，其中最常用的是`localmoran`函数。

`localmoran`函数的使用方法如下：

lm = localmoran(data, W)

其中，`data`是一个行向量或列向量，表示样本数据；`W`是一个权重矩阵，表示样本之间的空间关系。`localmoran`函数的输出结果`lm`是一个与输入数据`data`等长的向量，表示每个样本的局部莫兰指数。

在使用`localmoran`函数之前，需要首先构建空间权重矩阵。可以使用`distance`函数计算样本之间的欧氏距离，再使用`knnweight`或`distweight`函数生成权重矩阵。

下面是一个示例代码：

% 生成随机数据
data = randn(100, 1);

% 计算样本之间的欧氏距离
d = distance([1:100]', [1:100]');

% 生成权重矩阵
W = distweight(d, 'k', 5);

% 计算局部莫兰指数
lm = localmoran(data, W);

这段代码生成了一个长度为100的随机数据，并使用`distance`和`distweight`函数生成了一个权重矩阵。最后使用`localmoran`函数计算了每个样本的局部莫兰指数。

相关问题

matlab计算莫兰指数代码

莫兰指数是用来衡量地理空间数据的空间自相关性的指标。在MATLAB中，可以使用Spatial Statistics Toolbox中的函数来计算莫兰指数。

以下是一个简单的MATLAB代码示例，用于计算莫兰指数：

% 导入Spatial Statistics Toolbox
import matlab.spatial.*

% 假设你有一个包含地理空间数据的向量x
x = [1.2, 2.3, 1.5, 3.2, 2.1];

% 计算莫兰指数
moranIndex = moran(x);

% 显示结果
disp(['莫兰指数：', num2str(moranIndex)]);

请注意，上述代码仅为示例，实际使用时需要根据你的数据进行相应的修改和适配。