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Résumé

Identifie les entités candidates les plus semblables (ou dissemblables) à une ou plusieurs entités en entrée en fonction d'attributs d'entités.

Pour plus d'informations sur le fonctionnement de l'outil Recherche de similarité

Illustration

Utilisation

  • Vous allez fournir une couche contenant les entités en entrée à apparier et une seconde couche contenant les entités candidates à partir desquelles les appariements seront obtenus. Vos entités en entrée à apparier et vos entités candidates se trouveront souvent dans la même couche d'entités. Même s'il est possible de créer deux jeux de données distincts, vous n'êtes pas obligé de procéder ainsi. Il peut être préférable de créer des couches avec deux V Lyte Chaussures Adulte Mixte 6mfgq1406654 Asics Gel 4axqP8w1 différents. Supposons que vous ayez un fichier contenant tous les délits qui se sont produits au cours du mois écoulé. Si vous souhaitez rechercher tous les délits qui s'apparentent le plus au dernier vol de voiture avec menaces ou violence, vous pouvez procéder comme suit :

    • Copiez et collez la couche affichant tous les délits dans la Table des matières pour créer un double de la couche. Renommez ensuite la couche.
    • Sur la couche renommée, effectuez une sélection ou définissez un ensemble de définition représentant l'entité la plus récente de vol de voiture avec menaces ou violence. Utilisez cette couche pour le paramètre Entités en entrée à apparier.
    • Appliquez une sélection ou définissez un ensemble de définition pour la couche d'origine afin d'exclure le dernier vol de voiture avec menaces ou violence. Utilisez cette couche pour le paramètre Entités candidates.

  • S'il existe plusieurs entités en entrée à apparier, l'appariement repose sur les valeurs moyennes des attributs d'intérêt. Ainsi, par exemple, s'il existe deux Gel Chaussures Joyeux Kinsei Asics Vente Homme Running 2018 6 entités en entrée à apparier et que l'un des attributs d'intérêt est une variable de population, l'outil recherche des entités candidates dont la population s'approche le plus des valeurs de population moyennes. Si les valeurs de population sont de 100 et 102, par exemple, l'outil recherche des candidats dont la population avoisine 101.

    Remarque :

    Lorsque plusieurs entités en entrée à apparier sont spécifiées, vous pouvez sélectionner des attributs d'intérêt avec des valeurs similaires. Si, par exemple, la valeur de population d'une des entrées est de 100 et que l'autre entrée est de 100 000, l'outil recherche des correspondances dont la population avoisine la moyenne de ces deux valeurs : 50 050. Notez que cette moyenne ne ressemble en rien à la population des entités en entrée à apparier.

  • Les entités en sortie contiendront toujours des points, sauf si les entités en entrée à apparier et les entités candidates sont des polygones ou des polylignes. La création d'entités en sortie de type polygone ou polyligne risquant de ralentir les performances pour les jeux de données volumineux, vous pouvez sélectionner Réduire la sortie en points pour forcer les géométries ponctuelles et optimiser les performances.

  • Avec le paramètre Les plus ou les moins similaires, vous pouvez rechercher les entités qui sont les plus similaires ou les moins similaires aux entités en entrée à apparier. Dans certains cas, vous pouvez avoir besoin de consulter tous les cas de figure. Si vous entrez 3 pour le paramètre Nombre de résultats et Les deux pour le paramètre Les plus ou les moins similaires, par exemple, l'outil renvoie les trois entités candidates les plus similaires et les trois entités candidates les moins similaires.

  • Les solutions données dans les entités en sortie sont soit la solution la plus similaire soit la moins similaire aux entités en entrée à apparier cibles. Une seule solution ne peut pas être les deux à la fois (et les solutions ne sont pas dupliquées dans les Kinsei 2018 Running Chaussures Joyeux Gel Homme Asics Vente 6 entités en sortie). En conséquence, lorsque vous sélectionnez Les deux pour le paramètre Homme Joyeux 2018 Gel Kinsei Chaussures Running Vente 6 Asics Les plus ou les moins similaires, le nombre maximal de résultats possibles (Nombre de résultats) correspond à la moitié du nombre d'entités candidates. Lorsque vous entrez une valeur Nombre de résultats qui est trop élevée, l'outil l'ajuste sur la valeur maximale possible.

  • Dans le but d'explorer le modèle spatial de similarité, vous pouvez être amené à classer la similarité de toutes les entités candidates. Pour indiquer que vous souhaitez classer toutes les entités candidates, saisissez 0 pour le paramètre Nombre de résultats. L'outil détermine ensuite le nombre d'entités valides dans le jeu de données des entités candidates et les inscrit toutes dans les entités en sortie en les classant des plus similaires aux moins similaires.

  • Pour le paramètre Méthode d'appariement, vous pouvez sélectionner Valeurs attributaires, Valeurs attributaires classées ou Profils attributaires.

    • Pour Valeurs attributaires, les candidats les plus similaires auront la plus petite somme des différences au carré pour tous les attributs d'intérêt. Toutes les valeurs sont normalisées avant le calcul des différences.
    • Pour Valeurs attributaires classées, les candidats les plus similaires auront la plus petite somme des classements au carré pour tous les attributs d'intérêt. Les entités en sortie rendent compte de ces sommes dans le champ SIMINDEX (Somme des différences de classement au carré).
    • Pour Profils attributaires, la similarité cosinusoïdale est mesurée. La similarité cosinusoïdale recherche les relations identiques parmi les valeurs attributaires standardisées au lieu de se préoccuper de l'appariement des amplitudes des attributs. Supposons que nous ayons quatre attributs d'intérêt nommés A1, A2, A3 et A4. A2 est deux fois plus grand que A1, A3 est presque égal à A2 et A4 est trois fois plus grand que A3. Pour la méthode d'appariement Profils attributaires, l'outil va rechercher les candidats présentant les mêmes relations attributaires : deux fois plus grand, puis presque égal, enfin trois fois plus grand. Comme cette méthode recherche des relations attributaires, vous devez spécifier un minimum de deux attributs d'intérêt. Vous pouvez utiliser la méthode de similarité cosinusoïdale (Profils attributaires) pour rechercher des lieux, tels que Los Angeles, mais à une échelle globale moindre. L'index de similarité cosinusoïdale s'étend de 1,0 (similarité parfaite) à -1,0 (dissemblance parfaite). L'index de similarité cosinusoïdale est indiqué dans le champ SIMINDEX (Similarité cosinusoïdale) des entités en sortie.

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  • Les attributs d'intérêt doivent être numériques et être présents (même nom de champ et même type de champ) à la fois dans les jeux de données Entités en entrée à apparier et Entités candidates. Pour le paramètre Attributs d'intérêt, l'outil répertorie tous les champs numériques trouvés dans le jeu de données Entités en entrée à apparier. Si l'outil ne trouve aucun champ correspondant pour les entités candidates, un avertissement indique que les attributs manquants ont été ignorés dans l'analyse. Si tous les attributs d'intérêt sont ignorés, l'outil ne dispose d'aucun élément pour l'appariement et un message d'erreur indiquant que l'outil ne peut pas réaliser l'analyse apparaît.

  • Tous les attributs utilisés pour l'appariement sont inscrits dans les entités en sortie. Le paramètre Champs à ajouter à la sortie vous permet d'inclure d'autres champs dans la table en sortie, si vous le souhaitez. Comme les champs numériques Attributs d'intérêt ne sont probablement pas des identifiants efficaces, vous pouvez ajouter un nom ou un autre champ d'identification pour chaque solution. Si vous devez choisir entre plusieurs solutions, vous pouvez également ajouter d'autres attributs non numériques. Si la solution que vous recherchez doit être un type d'utilisation du sol parmi plusieurs, l'ajout d'un attribut d'utilisation du sol catégoriel vous aidera par exemple à affiner les solutions qui répondent à ce critère. Vous pouvez parfois inclure des attributs numériques supplémentaires dans la table en sortie afin de les utiliser en référence uniquement. Supposons, par exemple, que vous recherchiez un habitat propice à une espèce animale en particulier. Vous pouvez utiliser les endroits connus comme étant appréciés de l'espèce pour le jeu de données Entités en entrée à apparier. Vous pouvez sélectionner les attributs d'intérêt qui ont trait au bien-être de l'espèce. Vous pouvez en outre ajouter un attribut de superficie numérique dans les entités en sortie, non pas parce que vous souhaitez réaliser l'appariement en fonction de la superficie de la cible, mais parce que votre finalité est de rechercher des solutions avec la plus grande superficie possible.

  • Toutes les entités en entrée à apparier et les solutions sont inscrites dans les entités en sortie avec les attributs d'intérêt et les champs à ajouter à la sortie. De plus, les champs suivants sont inclus dans les entités en sortie :

    Evo Kayano Blanc Chaussures Gel Asics Homme Trainer 7gwzUxzfqEAsics Homme Orange Chaussures Squad Gel Bleu Promo BwqIxZBr
    Nom du champ Alias du champ Description Remarques

    MATCH_ID

    MATCH_ID

    Toutes les entités cibles de la couche Entités en entrée à apparier sont répertoriées en premier avec leur identifiant OID ou FID inscrit dans le champ MATCH_ID. Les solutions ont des valeurs NULL pour ce champ.

    Lorsque les entités en sortie sont un fichier de formes, les valeurs NULL sont représentées par un nombre négatif très important (par exemple, -21474836).

    CAND_ID

    CAND_ID

    Toutes les solutions sont ensuite répertoriées et cette valeur est leur identifiant OID ou FID. Les entités cibles dans la couche Entités en entrée à apparier ont des valeurs NULL pour ce champ.

    Lorsque les entités en sortie sont un fichier de formes, les valeurs NULL sont représentées par un nombre négatif très important (par exemple, -21474836).

    SIMRANK

    Classement de similarité

    Lorsque vous sélectionnez Le plus similaire ou 6 Kinsei Chaussures Homme Running Asics Vente Joyeux Gel 2018 Les deux pour le paramètre Méthode d'appariement, toutes les solutions sont classées des plus similaires aux moins similaires. La valeur de classement de la solution la plus similaire est de 1.

    Ce champ est inclus uniquement dans les entités en sortie lorsque vous sélectionnez Le plus similaire ou Les deux pour le paramètre Méthode d'appariement.

    DSIMRANK

    Homme Joyeux 6 Kinsei Vente Running 2018 Asics Gel Chaussures Classement de dissemblance

    Lorsque vous sélectionnez Le moins similaire ou Les deux pour le paramètre Méthode d'appariement, toutes les solutions sont classées des moins similaires aux plus similaires. La valeur de classement de la solution la moins similaire est de 1.

    Ce champ est inclus uniquement dans les entités en sortie lorsque vous sélectionnez Le moins similaire ou Les deux pour le paramètre Méthode d'appariement.

    SIMINDEX

    Somme des différences de valeurs au carré, Somme des différences de classement au carré ou Similarité cosinusoïdale

    Ce champ quantifie la similarité de chaque solution par rapport à l'entité cible.

    • Lorsque vous spécifiez Valeurs attributaires pour la méthode d'appariement, l'alias de champ est Somme des différences de valeurs au carré.
    • Lorsque vous spécifiez Valeurs attributaires classées pour la méthode d'appariement, l'alias de champ est Somme des différences de classement au carré.
    • Lorsque vous spécifiez Profils attributaires pour la méthode d'appariement, l'alias de champ est Similarité cosinusoïdale.
    Pour en savoir plus sur le calcul de ces index, reportez-vous à la rubrique Fonctionnement de Recherche de similarités.

    Si une seule entité en entrée à apparier est présente, l'entité cible est cette entité. Si plusieurs entités en entrée à apparier sont spécifiées, l'entité cible est l'entité temporaire créée avec les valeurs moyennes de tous les attributs d'intérêt.

    LABELRANK

    Classement de rendu

    Ce champ est fourni uniquement à des fins d'affichage. L'outil utilise ce champ pour fournir le rendu par défaut des résultats d'analyse.

  • La couche Entités en sortie est ajoutée automatiquement à la table des matières et le rendu par défaut est appliqué au champ LABELRANK. Le rendu appliqué est défini par un fichier de couche dans \Resources\ArcToolBox\Templates\Layers. Vous pouvez appliquer à nouveau le rendu par défaut, si nécessaire, à l'aide de l'outil Appliquer la symbologie d'une couche.

    Remarque :

    La taille de l'échantillon par défaut est de 10 000 enregistrements. Lorsque le nombre de résultats est supérieur à cette valeur par défaut, vous devez augmenter la taille de l'échantillon pour rendre tous les résultats. Pour augmenter la taille de l'échantillon, cliquez sur dans la fenêtre Symbologie et choisissez Avancé. Développez l'option Taille de l'échantillon et modifiez la valeur Taille maximale de l'échantillon.

Syntaxe

SimilaritySearch_stats (Input_Features_To_Match, Candidate_Features, Output_Features, Collapse_Output_To_Points, Most_Or_Least_Similar, Match_Method, Number_Of_Results, Attributes_Of_Interest, {Fields_To_Append_To_Output})
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2018 6 Joyeux Asics Homme Running Chaussures Vente Gel Kinsei Paramètre Explication Type de données
Input_Features_To_Match

La couche (ou une sélection sur une couche) contenant les entités que vous voulez apparier. Vous recherchez d'autres entités ressemblant à ces entités. Lorsque plusieurs entités sont fournies, l'appariement repose sur la moyenne des attributs.

Astuce : lorsque vos entités en entrée à apparier et vos entités candidates proviennent d'une seule couche de jeux de données, procédez comme suit.

  • Copiez et collez la couche dans la table des matières pour disposer d'un double de la couche.
  • Renommez la couche dupliquée.
  • Sur la couche renommée, effectuez une sélection ou définissez un ensemble de définition pour les entités de référence que vous souhaitez apparier. Utilisez la nouvelle couche créée pour le paramètre Entités en entrée à apparierRunning Women's Asics® Gel Shoes Nimbus 5wqoo0 20 Limelight Y5Wqa.
  • Appliquez une sélection ou définissez un ensemble de définition sur la couche d'origine afin d'exclure les entités de référence. Vous obtenez alors la couche à utiliser pour le paramètre Entités candidates.

Joyeux Gel 2018 Asics 6 Kinsei Vente Running Homme Chaussures Feature Layer
Candidate_Features

La couche (ou une sélection sur une couche) contenant les entités correspondant aux entités candidates. L'outil recherche les entités les plus semblables (ou les plus dissemblables) aux Input_Features_To_Match parmi ces candidates.

Feature Layer
Output_Features

La classe d'entités en sortie contient un enregistrement pour chacune des Input_Features_To_Match et pour toutes les solutions trouvées.

Feature Class
Collapse_Output_To_Points

Lorsque les paramètres Input_Features_To_Match et Candidate_Features correspondent à des lignes ou des polygones, vous pouvez décider que la géométrie de Output_Features sera réduite à des points ou qu'elle correspondra à la géométrie d'origine (lignes ou polygones) des entités en entrée. Cette option est uniquement disponible avec une licence Desktop Advanced. Vous pouvez optimiser les performances de l'outil en choisissant COLLAPSE pour les jeux de données lignes ou polygones volumineux.

  • COLLAPSELes entités linéaires et surfaciques sont représentées sous forme de centroïdes d'entité (points).
  • NO_COLLAPSELa géométrie en sortie correspond à la géométrie de type ligne ou polygone des entités en entrée. Il s'agit de l'option par défaut.
Boolean
Most_Or_Least_Similar

Choisissez si vous préférez vous concentrer sur les entités les plus proches ou les plus différentes des Input_Features_To_Match.

  • MOST_SIMILARRecherchez les entités les plus semblables.
  • LEAST_SIMILARRecherchez les entités les plus différentes.
  • BOTHRecherchez à la fois les entités qui sont les plus semblables et les entités qui sont les plus différentes.
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String
Match_Method

Choisissez si l'appariement doit reposer sur des valeurs, des classements ou des relations cosinusoïdales.

  • ATTRIBUTE_VALUESLa similarité et la dissemblance reposeront sur la somme des différences des valeurs attributaires standardisées au carré de tous les attributs d'intérêt.
  • RANKED_ATTRIBUTE_VALUESLa similarité et la dissemblance reposeront sur la somme des différences de classement au carré de tous les attributs d'intérêt.
  • ATTRIBUTE_PROFILESLa similarité et la dissemblance seront calculées comme une fonction de la similarité cosinusoïdale de tous les attributs d'intérêt.
String
Number_Of_Results

Le nombre de solutions à rechercher. Pour classer toutes les entités candidates, entrez zéro ou un nombre supérieur au nombre total de Candidate_Features.

Long
Attributes_Of_Interest
[field,...]

Une liste d'attributs numériques représentant les critères d'appariement.

Field
Fields_To_Append_To_Output
[field,...]
(Facultatif)

Liste facultative d'attributs à inclure avec les Output_Features. Vous pouvez inclure un identifiant de nom, un champ de catégorie ou un champ de date, par exemple. Ces champs ne sont pas utilisés pour déterminer la similarité. Ils sont inclus uniquement dans les Output_Features à titre de référence.

Field

Exemple de code

Exemple 1 d'utilisation de l'outil SimilaritySearch (fenêtre Python)

Le script de fenêtre Python ci-dessous illustre l'utilisation de l'outil SimilaritySearch.

import arcpy
import arcpy.stats as SS
arcpy.env.workspace = r"C:\Analysis"
SS.SimilaritySearch ("Crime_selection", "AllCrime", "c:\\Analysis\\CrimeMatches", 
                     "NO_COLLAPSE", "MOST_SIMILAR", "ATTRIBUTE_VALUES", 4, 
                     "HEIGHT;WEIGHT;SEVERITY;DST2CHPSHP", "Name;WEAPON")
Exemple 2 d'utilisation de l'outil SimilaritySearch (script Python autonome)

Le script Python autonome ci-dessous illustre l'utilisation de l'outil SimilaritySearch.

# Similarity Search of crime data in a metropolitan area
# Import system modules
import arcpy
import os
import arcpy.stats as SS
# Set property to overwrite existing output
arcpy.env.overwriteOutput = True
try:
    # Set the current workspace (to avoid having to specify the full path to
    # the feature classes each time)
    arcpy.env.workspace = r"C:\Analysis"
    # Make a layer from the crime feature class
    arcpy.MakeFeatureLayer_management("AllCrime", "Crime_selection") 
    # Select the target crime to match
    # Process: Select By Attribute
    arcpy.SelectLayerByAttribute_management("Crime_selection", "NEW_SELECTION",
                                            '"OBJECTID" = 1230043')
    # Use Similarity Search to find to create groups based on different variables 
    # or analysis fields
    # Process: Group Similar Features 
    SS.SimilaritySearch("Crime_selection", "AllCrime", "CJMatches", "NO_COLLAPSE",
                        "MOST_SIMILAR", "ATTRIBUTE_VALUES", 4,
                        "HEIGHT;WEIGHT;SEVERITY;DST2CHPSHP", "Name;WEAPON")
    
except:
    # If an error occurred when running the tool, print out the error message.
    print(arcpy.GetMessages())

Informations de licence

  • ArcGIS Desktop Basic: Oui
  • ArcGIS Desktop Standard: Oui
  • ArcGIS Desktop Advanced: Oui

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