GeoDa计算全局Moran‘I 1.导入包含数据的.shp文件 2.创建权重矩阵,点击Weight Manger,再点击Create, weights file ID variable(其中包含的数值要唯一),或者 add ID variable.选择计算的距离方式 3.接下来Space--Univariate Moran’s I 4.选择要计算Moran’I值的变量 5.点击OK,得到结果图 6.点击右键,如图操作,计算P-value 7.计算结果通过Z值检验(P值为0.001<0.05),

前两天聊了空间统计学里面的两个经典概念,今天来说说第一篇文章留下的大坑:Moran's I. 首先,Moran's I这个东西.官方叫做:莫兰指数,是澳大利亚统计学家帕特里克·阿尔弗雷德·皮尔斯·莫兰(Patrick Alfred PierceMoran)(好长的名字.只是一般都简称为:帕克·莫兰,就是下图这位中年帅哥了).在1950年提出的.这一年,朝鲜战争爆发. 莫兰同学1917年出生在澳大利亚的悉尼,后来考入了剑桥大学.第二次世界大战的时候,增加了盟军,而且由于在数学和物理学上面的特长,被

前段时间在学习空间统计相关的知识,于是把ArcGIS里Spatial Statistics工具箱里的工具好好研究了一遍,同时也整理了一些笔记上传分享.这一篇先聊一些基础概念,工具介绍篇随后上传. 空间统计研究起步于上个世纪70年代,空间统计其核心就是认识与地理位置相关的数据间的空间依赖.空间关联等关系,通过空间位置建立数据间的统 计关系.空间统计学依赖于tablor地理学第一定律,即空间上越临近的事物拥有越强的相似程度:和空间异质性,即空间位置差异造成的行为不确定现象.例 如要度量犯罪率与教育程

随机森林算法的理论知识 随机森林是一种有监督学习算法,是以决策树为基学习器的集成学习算法.随机森林非常简单,易于实现,计算开销也很小,但是它在分类和回归上表现出非常惊人的性能,因此,随机森林被誉为“代表集成学习技术水平的方法”. 一,随机森林的随机性体现在哪几个方面? 1,数据集的随机选取 从原始的数据集中采取有放回的抽样(bagging),构造子数据集,子数据集的数据量是和原始数据集相同的.不同子数据集的元素可以重复,同一个子数据集中的元素也可以重复. 2,待选特征的随机选取 与数据集的随机选

「全局溢出」当一个区域的特征变化影响到所有区域的结果时,就会产生全局溢出效应.这甚至适用于区域本身,因为影响可以传递到邻居并返回到自己的区域(反馈).具体来说,全球溢出效应影响到邻居.邻居到邻居.邻居到邻居等等. 「局部溢出」是指影响只落在附近或近邻的情况,在它们影响邻邻区域之前就消失了. 对应全局与局部溢出,存在全局与局部自相关检验.全局自相关检验指标主要有 moran'I 指数.Geary 指数 C 统计量以及 Getis-Ord global G 统计量:局部自相检验指标主要有局部mora

最近需要对ecognition分割结果进行统计分析,以此来进一步判断其分割结果中的欠分割和过分割对象,在看了一篇论文后,发现了可以用一个参数H来判断每个切割对象的异质性,由于此方法需要用到arcgis和Python来配合,因此记录下. 公式大概如下: 从中可以看出,如果需要计算出参数H,我们需要先计算出每个对象的归一化方差和归一化的莫兰指数. 在计算必须的参数前,我们需要准备的数据包括: 1.原始遥感图像 2.运用ecognition进行切割后产生的标签文件和矢量文件(shp文件). 下面开始进

整数的表达 –原码:第一位为符号位(0为正数,1为负数) –反码:符号位不动,原码取反 –负数补码:符号位不动,反码加1 –正数补码:和原码相同     -6      5 原码 10000110 00000101 反码 11111001 01111010 补码 11111010 00000101 补码运输的例子: -6+5                                                         -4+5 11111010                

决策树 决策树是一种基本的分类和回归方法.决策树顾名思义,模型可以表示为树型结构,可以认为是if-then的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布. [图片上传失败...(image-2e6565-1543139272117)] 决策树的中间节点可以看做是对一种特征的判断,也是符合上一次判断特征某种取值的数据集,根节点代表所有数据集;叶子节点看做是判断所属的类别. 决策树学习通常包括3个步骤: 特征选择. 决策树生成和决策树剪枝. 目前常用的决策树算法有ID3, C4.5 和C

首先呢,什么是JavaScript:JavaScript是一种脚本语言,也是一种解释型语言,更是一种由数据值决定变量类型的弱类型语言 JavaScript主要由三部分组成 ECMAScript  这个是组成部分的核心 DOM   和    BOM 变量的定义是在内存中声明的一段可以存储可以变化的量 1.赋值运算符 语法为    x+=y   其等价于    x=x+y 其他算法与加法的语法相同 var b = a + b; var b+=a; 2.关系运算符 string与number判断大小时

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第23篇文章,我们今天分享的内容是十大数据挖掘算法之一的CART算法. CART算法全称是Classification and regression tree,也就是分类回归树的意思.和之前介绍的ID3和C4.5一样,CART算法同样是决策树模型的一种经典的实现.决策树这个模型一共有三种实现方式,前面我们已经介绍了ID3和C4.5两种,今天刚好补齐这最后一种. 算法特点 CART称为分类回归树,从名字上我们也看得出来

通用队列 在kubernetes中,使用go的channel无法满足kubernetes的应用场景,如延迟.限速等:在kubernetes中存在三种队列通用队列 common queue ,延迟队列 delaying queue,和限速队列 rate limiters queue Inferface Interface作为所有队列的一个抽象定义 type Interface interface { Add(item interface{}) Len() int Get() (item inter

本节内容 牛顿方法 指数分布族 广义线性模型 之前学习了梯度下降方法,关于梯度下降(gradient descent),这里简单的回顾下[参考感知机学习部分提到的梯度下降(gradient descent)].在最小化损失函数时,采用的就是梯度下降的方法逐步逼近最优解,规则为其实梯度下降属于一种优化方法,但梯度下降找到的是局部最优解.如下图: 本节首先讲解的是牛顿方法(NewTon’s Method).牛顿方法也是一种优化方法,它考虑的是全局最优.接着还会讲到指数分布族和广义线性模型.下面来详细

月整理出来,有兴趣的园友可以关注下我的博客. 分享原由,最近公司用到,并且在找最合适的方案,希望大家多参与讨论和提出新方案.我和我的小伙伴们也讨论了这个主题,我受益匪浅啊…… 博文示例: 1.         GUID生成Int64值后是否还具有唯一性测试 2.         Random生成高唯一性随机码 今天分享的主题是:如何在高并发分布式系统中生成全局唯一Id. 但这篇博文实际上是“半分享半讨论”的博文: 1)         半分享是我将说下我所了解到的关于今天主题所涉及的几种方案.

PV.EV.AC.BAC.EAC.ETC等计算公式含义 PV Planned Value:计划值 应该完成多少工作, (按照计划截止目前应该花费的预算) AC Actual Cost:实际成本, 完成工作的实际成本是多少 (截止目前实际的花费) EV Earned Value:挣值 完成了多少预算的工作 (实际完成的工作,按照预算标准应该有的花费)以上三个指标是成本管理最基本的三个概念: BAC Budget cost at completion:完工预算 全部工作的预算是多少?按照原计划,完成

全局属性.全局方法 原创文章,转摘请注明出处:苏福:http://www.cnblogs.com/susufufu/p/5853342.html 首先普及几个我总结的非常实用又很基础的知识:(呵呵,仅仅是学习权威指南的笔记而已) typeof 返回的是字符串,有8种可能:"number"."string"."boolean"."object"."function"."undefined"

http://blog.csdn.net/xw20084898/article/details/17564957 一.工具:VC+OpenCV 二.语言:C++ 三.原理 otsu法(最大类间方差法,有时也称之为大津算法)使用的是聚类的思想,把图像的灰度数按灰度级分成2个部分,使得两个部分之间的灰度值差异最大,每个部分之间的灰度差异最小,通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别 来划分. 所以 可以在二值化的时候 采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化.otsu算法被认为是图像分割中阈值选取的最

http://blog.csdn.net/xw20084898/article/details/17564957 一.工具:VC+OpenCV 二.语言:C++ 三.原理 otsu法(最大类间方差法,有时也称之为大津算法)使用的是聚类的思想,把图像的灰度数按灰度级分成2个部分,使得两个部分之间的灰度值差异最大,每个部分之间的灰度差异最小,通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别 来划分. 所以 可以在二值化的时候 采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化.otsu算法被认为是图像分割中阈值选取的最

(一)牛顿法解最大似然估计 牛顿方法(Newton's Method)与梯度下降(Gradient Descent)方法的功能一样,都是对解空间进行搜索的方法.其基本思想如下: 对于一个函数f(x),如果我们要求函数值为0时的x,如图所示: 我们先随机选一个点,然后求出该点的切线,即导数,延长它使之与x轴相交,以相交时的x的值作为下一次迭代的值. 更新规则为: 那么如何将牛顿方法应用到机器学习问题求解中呢? 对于机器学习问题,我们优化的目标函数为极大似然估计L,当极大似然估计函数取得最大时,其导

http://www.cnblogs.com/heyuquan/p/global-guid-identity-maxId.html 又一个多月没冒泡了,其实最近学了些东西,但是没有安排时间整理成博文,后续再奉上.最近还写了一个发邮件的组件以及性能测试请看 <NET开发邮件发送功能的全面教程(含邮件组件源码)> ,还弄了个MSSQL参数化语法生成器,会在9月整理出来,有兴趣的园友可以关注下我的博客. 分享原由,最近公司用到,并且在找最合适的方案,希望大家多参与讨论和提出新方案.我和我的小伙伴们也

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