空間自相關指的是分布于不同空間位置的地理事物，它的某一個屬性值存在統計相關性，一般來說，距離越近，相關性越大。

本次分析某一個城市的不同收入家庭的居住空間分布情況。

先用全局空間自相關指數（Moran’s指數）判斷這個城市的家庭收入是否存在空間自相關；
如果存在，再使用高/低聚類判斷是哪種類型的聚類；
最后，進行聚類和異常值分析以及熱點分析，找出各類集聚的空間分布區域。

我們先打開一個城市的家庭收入面數據，可以簡單看一下情況。

1：打開空間自相關工具（位于分析模式下）。、
2：輸入數據。
3：選擇字段，這里我們選擇收入字段。
4：生成報表勾選了。

查看結果（在地理處理下。）
打開這個html文件。

從結果圖可知，Z為53.09，P值為0，表明，家庭收入空間分布存在比較顯著的空間正相關。也就是出現了高與高收入家庭集聚，低與低收入家庭集聚（對應圖中的紅色部分）。

從上面的結果我們知道：Moran’s I指數不能判斷到底是高與高還是低與低集聚。
因此，可以采用General G 進行判斷（z得分為正表示高/高集聚，為負數就表示低/低集聚）。

類似上述操作，
1：找到高/低聚類工具。
2：輸入數據。
3：字段選擇。
4：生成報表。

我們還是一樣的查看結果。

Z的得分為-4.58，也就是存在顯著的低/低集聚的情況（上圖藍色區域）。

但是，數據本身存在這樣一種情況：
空間事物存在異質性，在某些局部表現為空間正相關，另外一部分可能是發散的，因此，需要進行局域空間自相關。

1：找到聚類和異常值分析工具（位于聚類分布制圖下）。
2：輸入字段。
3：輸出地址與命名。

通過上圖我們可以知道：
黑色區域是高/高集聚，主要分布在城市的西部和東部。
藍色的是低/低集聚，主要分布在中部地區。
橙色是高/低集聚，數量和區域都很小。

下面進行熱點分析：

1：熱點分析。
2：輸入字段（家庭收入）。
3：輸出地址。

通過以上的分析可以得出結論：

這個城市存在高/高收入集聚和低/低收入集聚（更顯著），表面城市空間存在居住分異現象，不利于城市的發展。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的ArcGIS 利用全局（局域）空间自相关分析进行城市不同家庭收入情况的空间集聚分析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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