在前面的話：白話空間統計系列還繼續更新，因為這段時間在對《使用r語言進行空間統計》系列進行翻譯翻譯和編寫，所以白話空間統計系列和使用r語言進行空間統計可能會交替出現，給大家的閱讀帶來的不便，請大家諒解（其實蝦神想說的心裡話是：你們需要的去翻蝦神的歷史文章，複習一下前面的內容吧！喔呵呵呵呵！)
前文再續，書接上一回。
繼續說熱點分析與熱度圖的問題。
最簡單的熱度圖是沒有任何屬性要求的，乙個點，就是乙個值，既沒有權重，也沒有屬性約束。但是實際上，每個點代表什麼意義，要對那些屬性進行分析，這些都是很重要的。
引用毛博士的名言：凡是不考慮屬性的空間分析，都是耍流氓……
當然，熱度圖因為其對資訊的描述簡潔明瞭，為廣大人民群眾喜聞樂見，所以專業領域的「熱點分析」就被很多人腦補成了熱度圖。
不過正如易經裡面的「觀」卦所言：童觀，小人無咎，君子吝。也就是說幼稚的觀點，
對於庶民百姓，芸芸眾生來說是很合理的，因為這種思想符合他們的身份地位
。但是對於
有志於教化天下的君子來說，還抱持這樣幼稚的觀點，就是一種恥辱了。
換成同樣喜聞樂見的俗話，就是：外行看熱鬧，內行看門道。
好了情懷問題到此結束，下面還是回到理工科的路子上來。
首先熱點分析用的演算法，依然是getis-ord gi*，看到這個名詞是不是覺得很眼熟啊？沒錯，就是在高/低值聚類的時候說過的那個getis-ord general g演算法的區域性版本。所以稱為getis-ord gi*，也就是美國喬治敦大學麥克多諾商學院(mcdonough school of business)的j. keith ord和聖地牙哥州立大學地理系的arthur getis，即下面這兩位老帥哥提出的：
關於getis-ord general g演算法的具體描述，大家去看白話空間統計十四章裡面的內容。
模擬一下全域性moran's i和區域性moran's i的說法，把名稱一換，就可以模擬出getis-ord general g和getis-ord gi*的不同了，如下圖(偷懶一下，直接用老了）：
getis-ord gi*會給你輸入的每乙個要素乙個值，而不是所有的要素給出乙個整體值。
因為其與local moran's i非常相像，所以我下面將他與local moran's i做乙個簡單的比較：
最後我們來看乙個結果（以下結果用r語言編寫，指令碼和資料在下期放出）
這是2023年美國**，對各縣區對小布希的投票數進行的熱點分析，可以看見最高熱的區域就是德克薩斯州……這也是老布希和小布希兩代**的家鄉，小布希在當選**之前，於2023年-2000在德州當了5年的州長，必須的老根據地。
還有乙個很有意思的地方，就是有錢人多的地方，對小布希的投票都是低值聚類，比如加州，比如紐約……小布希同學當選，難道就是傳說中的「得屌絲者得天下」麼？
好吧，關於美國選舉格局的解讀，我們這些技術宅的並不在行。不過最後要強調的一點還是，
熱點圖和熱度圖完全不相干
……如果用熱度圖的方式來解讀這張圖的話，小布希怎麼可能當選？大家說是吧。
待續未完
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