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数据准备: 提供用于清理、转换和标准化多变量数据的工具，例如波段集统计、创建特征文件工具。 -
降维: 通过主成分分析等方法降低数据维度，简化分析过程，例如主成分分析工具。 -
分类: 支持监督分类和非监督分类，帮助您识别数据中的类别或模式，例如最大似然法分类、Iso 聚类非监督分类、类别概率等工具。 -
聚类: 将具有相似特征的数据聚类在一起，发现数据中的潜在分组，例如 Iso 聚类工具。 -
探索性分析: 提供用于分析多变量数据之间关系的工具，例如树状图工具。
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1、概念：
树状图工具用于构造可显示特征文件中连续合并类之间的属性距离的树示意图（树状图）。为避免线交叉，示意图将以图形的方式进行排布，使得要合并的每对类的成员在示意图中相邻。
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第一部分是以合并顺序显示各类对之间距离的表。 -
第二部分是使用类的 ASCII 字符的图形表达，用来演示合并关系和等级。图形说明了特征文件中合并类对之间的相对距离，这些距离均基于统计得到的相似度。
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2、工具：
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输入特征文件：其类特征可用于生成树状图的输入特征文件，需要使用 .gsg 扩展名； -
在距离计算中使用方差：指定多维属性空间中各类之间的距离的定义方式。VARIANCE选项表示各类之间的距离将根据其特征平均值之间的方差和欧氏距离来进行计算。MEAN_ONLY选项表示各类之间的距离仅由类特征平均值之间的欧氏距离决定； -
树状图的线宽：通过行字符数设置树状图宽度。默认值 78 同时还是最小的有效字符数。如果输入的数值小于此值，则将应用默认值 78。如果指定值大于此默认值，则图形分辨率将提高，这可能会实现更精确的距离插值。
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从树状图结果可以看到，类别1和类别2是属性空间中最邻近的类别，它们最终在0.433181（该值为多维空间中的距离，显示了类别之间的相似程度）处进行合并。然后，将两个类别合并成一个类，计算其统计数据以及到其他类的距离。 -
继续识别下一对最邻近的两个类，分别是类别3和类别4，它们最终在1.228194处合并成一个类，计算其统计数据以及到其他类的距离。 -
上述过程迭代进行，直至合并完所有的类。
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《ArcGIS工具箱》系列内容目录（持续更新）：
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| 77.栅格综合——扩展 |
78.栅格综合——收缩 |
| 79.栅格综合——蚕食 |
80.栅格综合——细化 |
| 81.栅格综合——边界清理 |
82.栅格综合——众数滤波 |
| 83.栅格综合——区域合并 |
84.多元分析——波段集统计 |
| 85.多元分析——Iso 聚类 |
86.多元分析——Iso聚类非监督分类 |
| 87.多元分析——创建特征文件 |
88.多元分析——最大似然法分类 |
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本篇文章来源于微信公众号: 码农设计师
