持つ出力フィーチャクラスを生成します。フィールドに基づきます。複数のクラスターに各色が割り当てられます。各色は、各クラスターが近傍のクラスターから視覚的に区別されるように割り当てられ、反復されます。クラスター分析手法を時間とともに使用し、時空間クラスターを検出する場合、結果には次のフィールドも含まれます。各フィーチャの元となる瞬間の時間。フィーチャが含まれるクラスターの時間範囲における開始時間。フィーチャが含まれるクラスターの時間範囲における終了時間。メンバーが一緒に描画されます。これらのフィールドは視覚化の目的でのみ使用されます。場合、出力フィーチャクラスには次のフィールドも含まれます。フィーチャが、割り当てられたクラスターに存在する可能性。フィーチャが自身のクラスターの外れ値である可能性。値が高いほど、フィーチャが外れ値である可能性が高いことを示しています。各クラスターの最も代表的なフィーチャです。あることで示されます。さまざまな縮尺における各クラスターの持続性。値が大きいほど、より広範な距離縮尺においてクラスターが持続できることを示しています。ツールのパフォーマンスを向上させることができます。対象データのみが解析されるように、範囲環境を設定します。検索距離および期間は注意して選択してください。検索距離または半径は小さい方が、同じデータに対して優れたパフォーマンスを発揮する場合があります。解析が実行されている場所に対してローカルなデータを使用します。コンピューター上で実行されます。ツールに関する考慮事項」をご参照ください。コンピューター上で実行されます。最適なパフォーマンスを実現するには、データがデスクトップ上で使用可能である必要があります。使用することをお勧めします。データがローカルに存在していない場合、ツールの実行時間が長くなります。Toolsをご参照ください。クラスターを含む新しいフィーチャクラス。Classクラスター分析方法クラスターの定義に使用する方法を指定します。指定した距離を使用して、密度が低いノイズから密度の濃いクラスターを分離します。最速のクラスター分析方法ですが、存在する可能性があるすべてのクラスターを定義するために使用できる明確な距離がある場合にのみ適しています。これにより、密度が同じクラスターが生成されます。これがデフォルトです。さまざまな距離を使用して、密度が低いノイズからさまざまな密度のクラスターを分離します。データを使用するクラスター分析方法で、最小のユーザー入力を必要とします。Stringクラスターあたりの最小フィーチャ数このパラメーターは以下のように、選択したクラスター分析手法に応じて異なる方法で使用されます。あるポイントからクラスターの形成を開始するには、そのポイントから特定の距離内にある必要があるフィーチャの数を指定します。パラメーターを使用して設定されます。