空间统计分析-局部空间自相关

局部空间自相关（Local Spatial Autocorrelation）是空间统计分析中的一个重要概念，用于衡量一个地理区域内的空间数据点之间的关联程度。它通过计算每个数据点与其邻近数据点之间的相似性或相关性来评估空间数据的分布模式。局部空间自相关可以帮助我们识别和解释地理现象中的局部空间模式，如聚集、分散、热点等。在实际应用中，局部空间自相关常用于城市规划、环境科学、交通分析等领域，以揭示空间数据的复杂性和潜在的空间依赖关系。