GIS空间分析方法
地理信息系统下的空间分析——第六章_空间数据的量算及统计分析方法0
地理信息系统下的空间分析——第六章_空间数据的量算及统计分析方法0地理信息系统 (Geographic Information System, 简称GIS) 是一种用于捕捉、存储、管理、分析和展示地理数据的技术。
GIS的空间分析是指对地理数据进行计量和统计分析的过程。
本文将介绍GIS中空间数据的量算及统计分析方法。
一、空间数据的量算方法1.面积量算：面积量算是对地理空间对象的面积进行计算的方法。
常见的面积量算方法有几何方法、计算公式等。
在GIS中，可以通过点、线、面等要素的矢量数据来计算其面积。
2.距离量算：距离量算是对地理空间对象之间的距离进行计算的方法。
常见的距离量算方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、最短路径距离等。
在GIS中，可以通过点、线、面等要素的矢量数据来计算其之间的距离。
3.方位角量算：方位角量算是对地理空间对象之间的方向角进行计算的方法。
常见的方位角量算方法有方位角计算公式等。
在GIS中，可以通过点、线要素的矢量数据来计算其之间的方位角。
二、空间数据的统计分析方法1.面状数据的统计分析：对面状数据进行统计分析是研究地理空间对象在空间范围内的分布情况和特征的方法。
常见的面状数据的统计分析方法有面积统计分析、面积比例统计分析、分区统计分析等。
2.点状数据的统计分析：对点状数据进行统计分析是研究地理空间对象在空间位置上的分布情况和特征的方法。
常见的点状数据的统计分析方法有点密度统计分析、距离统计分析、聚类统计分析等。
3.线状数据的统计分析：对线状数据进行统计分析是研究地理空间对象在空间路径上的分布情况和特征的方法。
常见的线状数据的统计分析方法有长度统计分析、方向统计分析、曲率统计分析等。
三、GIS空间分析的应用场景1.环境保护：通过对空间数据的量算和统计分析，可以评估环境状况和监测环境污染等问题。
2.城市规划：通过对地理空间对象的量算和统计分析，可以评估城市土地利用情况、交通网络等，为城市规划提供科学依据。
利用GIS技术进行空间数据分析的步骤与技巧
利用GIS技术进行空间数据分析的步骤与技巧引言：在当今信息时代，地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）以其强大的数据处理能力和空间分析功能，成为了各行各业不可或缺的工具。
在各类规划、环境评估、市场分析等研究项目中，利用GIS技术进行空间数据分析已经成为一项必备的技能。
本文旨在介绍利用GIS技术进行空间数据分析的步骤与技巧，帮助读者迅速上手。
一、数据准备任何一次GIS分析都离不开高质量的地理数据。
在进行空间数据分析之前，我们需要搜集并准备好所需的地理数据。
这些数据可以包括卫星影像、数字地图、地形地貌数据、社会经济数据等。
最好将这些数据保存在一个独立文件夹下，便于管理和使用。
二、数据导入在得到所需的地理数据后，我们需要将其导入到GIS软件中，以便进行后续的分析工作。
通常，GIS软件支持导入各种格式的地理数据，比如Shapefile、GeoTIFF、KML等。
我们只需选择合适的导入功能，将数据文件导入到GIS软件中即可。
三、数据清理导入后的地理数据可能存在各种问题，比如重叠、空缺、错误等。
在进行空间数据分析之前，我们需要对这些数据进行清理和处理，以保证数据的准确性和完整性。
例如，我们可以使用GIS软件的编辑工具，手动修改地图上的错误或调整图层的位置。
四、数据预处理空间数据分析之前，有时需要对数据进行预处理。
例如，我们可以在进行空间插值之前，对高程数据进行填充空值或者降噪处理，以减少不确定性对分析结果的影响。
如果需要将不同数据进行比较和分析，我们还可以进行坐标系的转换，以确保数据的一致性和可比性。
五、空间分析正式进行空间数据分析时，我们可以根据具体的研究目的选择不同的空间分析方法。
常用的空间分析方法包括空间插值、缓冲区分析、栅格分析、网络分析等。
这些方法可以帮助我们揭示地理现象的时空分布规律，并为决策提供科学依据。
六、分析结果展示分析完成后，我们需要将结果进行展示和呈现，以便更好地理解分析结果并进行交流。
使用地理信息系统进行空间数据分析的步骤与技巧
使用地理信息系统进行空间数据分析的步骤与技巧地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种用于捕获、存储、分析和显示地理数据的工具。
随着技术的不断进步和数据的不断增长，GIS在各个领域的应用也越来越广泛。
本文将介绍使用GIS进行空间数据分析的步骤和技巧。
1. 数据准备首先，我们需要收集和准备分析所需的地理数据。
这些数据可以是来自不同来源的矢量数据（如地图、卫星图像）或栅格数据（如高程模型、遥感图像）。
确保数据的质量和准确性对于分析结果的可靠性至关重要。
2. 数据导入和整合一旦我们收集到所需的数据，接下来的步骤是将这些数据导入GIS软件中。
大多数GIS软件都支持常见的地理数据格式，如shapefile和geodatabase。
在导入数据之后，我们可以对数据进行整合和处理，以便满足分析的需要。
比如，我们可以根据需要裁剪和合并矢量数据，或者进行栅格数据的重采样和影像增强等处理操作。
3. 空间数据查询GIS最基本的功能之一是空间查询。
通过空间查询，我们可以从地理数据中提取出所需的信息。
例如，我们可以通过选择特定区域或符合特定条件的数据来查询地理要素。
比如，在一张地图上查询某个区域内的学校分布情况，或者查询某个范围内的房价分布等。
4. 空间数据分析在查询和筛选数据之后，我们可以进行更深入的空间数据分析。
这些分析可以帮助我们了解地理现象的分布和关系。
常见的空间数据分析方法包括空间插值、空间缓冲区、空间叠加分析等。
通过这些分析，我们可以得出一些有关地理现象的统计数据和结论，例如某个区域的人口密度、不同地区的土地利用类型比例等。
5. 空间数据可视化一旦完成数据分析，我们可以使用GIS软件中的可视化工具来将分析结果呈现出来。
通过图表、图像、地图等形式的可视化，我们可以更直观地理解分析结果和地理现象。
例如，我们可以使用各种颜色编码来表示不同类型的地理要素，或者使用热力图来显示某个区域的数据分布情况。
常用的空间分析有哪些
常用的空间分析有哪些引言空间分析是地理信息系统（GIS）领域的一个重要部分，它利用地理数据进行分析和解释，以了解空间模式、关系和趋势。
空间分析可以帮助我们更好地理解和利用空间数据，从而支持决策制定和问题解决。
本文将介绍一些常用的空间分析方法。
点模式分析点模式分析是研究点分布模式和空间相关性的方法。
它能够帮助我们识别和理解地理现象的分布规律和趋势。
常用的点模式分析方法包括：1.点密度分析：通过计算单位面积或单位距离内的点的数量来描述点分布的集中程度。
点密度分析可以帮助我们找出热点区域或冷点区域。
2.最近邻分析：通过计算每个点到最近的邻居点的距离，来研究点的分布模式和聚集趋势。
最近邻分析可以帮助我们确定点的聚集程度以及聚集的模式。
3.凸包分析：通过计算一组点的凸包来描述点的分布形状。
凸包分析可以帮助我们了解点分布的形状特征，例如是否呈现出环状、线状或圆状等形式。
线模式分析线模式分析是研究线要素之间的关系和属性的方法。
它可以帮助我们理解和分析线要素的空间模式和特征。
常用的线模式分析方法包括：1.线密度分析：通过计算单位面积或单位距离内的线要素的长度来描述线分布的集中程度。
线密度分析可以帮助我们找出线要素的热点区域或冷点区域。
2.线相交分析：通过计算线要素之间相交的数量来研究线的交叉程度和分布情况。
线相交分析可以帮助我们理解线要素之间的交错关系和交通网络的密度。
3.缓冲区分析：通过在线要素周围创建一定距离范围的缓冲区来研究线要素的影响范围和空间关系。
缓冲区分析可以帮助我们确定线要素的影响范围，例如河流的保护区或高速公路的建设范围。
面模式分析面模式分析是研究面要素之间的关系和属性的方法。
它可以帮助我们理解和分析面要素的空间模式和特征。
常用的面模式分析方法包括：1.面积分析：通过计算每个面要素的面积来研究面要素的分布范围和集中程度。
面积分析可以帮助我们找出面要素的热点区域或冷点区域。
2.面相交分析：通过计算面要素之间相交的数量来研究面的交叉程度和分布情况。
空间分析方法
空间分析方法空间分析方法是地理信息系统（GIS）中的重要组成部分，它通过对地理空间数据的处理和分析，帮助人们更好地理解和解释地理现象。
在空间分析中，我们常常需要考虑的问题包括空间关联、空间分布、空间模式、空间交互等，而为了解决这些问题，我们需要运用一系列的空间分析方法。
首先，空间分析方法中常用的一种是空间关联分析。
空间关联分析主要用于研究地理现象之间的空间关系，包括空间自相关、空间异质性等。
通过空间关联分析，我们可以发现地理现象之间的空间联系，比如城市的发展与周边环境的关系，不同地区的经济发展水平之间的关联等。
在实际应用中，我们可以通过计算空间自相关指标来评估地理现象的空间相关性，从而为决策提供科学依据。
其次，空间分布分析是空间分析方法中的另一个重要内容。
空间分布分析主要用于研究地理现象在空间上的分布特征，包括集聚程度、分散程度等。
通过空间分布分析，我们可以了解地理现象在空间上的分布规律，比如人口分布的集聚程度、资源分布的均衡性等。
在实际应用中，我们可以通过密度分析、核密度分析等方法来揭示地理现象的空间分布特征，为城市规划、资源配置等提供参考依据。
另外，空间模式分析也是空间分析方法中的重要内容之一。
空间模式分析主要用于研究地理现象在空间上的规律性和变化性，包括聚集模式、离散模式等。
通过空间模式分析，我们可以揭示地理现象的空间分布规律，比如城市用地的空间结构、交通网络的空间布局等。
在实际应用中，我们可以通过空间聚类分析、空间插值分析等方法来识别地理现象的空间模式，为城市规划、环境保护等提供决策支持。
最后，空间交互分析也是空间分析方法中的重要内容之一。
空间交互分析主要用于研究地理现象之间的相互作用关系，包括空间接近性、空间连接性等。
通过空间交互分析，我们可以了解地理现象之间的空间关联程度，比如城市之间的联系、地区之间的交互等。
在实际应用中，我们可以通过网络分析、路径分析等方法来研究地理现象之间的空间交互关系，为交通规划、区域协调等提供决策支持。
常用的空间分析有哪些方法
常用的空间分析有哪些方法空间分析是地理信息系统（GIS）中的一个重要研究领域，它涉及到对空间和地理数据进行分析、建模和可视化的技术和方法。
通过空间分析，我们可以揭示地理数据之间的空间关系、挖掘其潜在的空间模式，并为决策和规划提供支持。
本文将介绍一些常用的空间分析方法。
1. 缓冲区分析缓冲区分析是空间分析中最常用的方法之一。
它通过在地图上绘制缓冲区（一定距离范围内的区域）来分析目标对象与其他地理要素之间的空间关系。
缓冲区分析常用于确定某个地理要素周围的环境条件或区域受影响的范围，例如确定污染源的影响范围、交通设施的服务范围等。
2. 空间插值空间插值是一种通过已知地理要素的分布来估计未知地理要素值的方法。
它通常用于根据有限的采样站点数据推断整个地区的值分布情况。
常见的空间插值方法有反距离加权插值（IDW）、克里金插值等。
空间插值在环境监测、资源评估等领域具有广泛应用。
通过插值分析，我们可以对未来的地理变化进行预测和模拟。
3. 空间聚类空间聚类是一种将地理要素按照它们之间的相似性进行分组的方法。
常见的空间聚类方法包括层次聚类、K均值聚类等。
空间聚类可以用于发现地区划分、挖掘地理模式、研究社会组织结构等。
例如，我们可以使用空间聚类分析来确定一个城市中人口分布的热点地区和冷点地区。
4. 空间插值空间插值是一种挖掘地理要素之间依赖关系的方法。
通过挖掘地理要素之间的空间相关性和绘制空间权重矩阵，我们可以分析地理现象的传播方式、确定地理要素之间的相互作用等。
空间回归方法包括全局空间自相关和局部空间自相关。
全局空间自相关用于研究地理现象的整体空间变化，而局部空间自相关可用于分析地理现象的局部空间关系。
5. 空间优化空间优化是一种通过最小化或最大化某个目标函数来优化地理要素的空间布局的方法。
常见的空间优化方法包括遗传算法、蚁群算法等。
空间优化广泛应用于城市规划、交通网络设计、设备配置等领域。
通过空间优化，我们可以获得最优的空间布局方案，以满足特定的需求。
地理信息系统中的空间数据分析方法和使用教程
地理信息系统中的空间数据分析方法和使用教程地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种集地理空间数据收集、存储、管理、分析和展示于一体的综合性工具。
其中，空间数据分析是GIS的核心功能之一，它帮助人们了解和解释地理现象，并为决策提供支持。
本文将介绍地理信息系统中的空间数据分析方法和使用教程。
一、空间数据分析方法1. 空间查询分析地理信息系统中的空间查询分析是通过对地理空间数据进行查询和筛选，从而获取特定的空间信息。
空间查询可以通过属性查询和空间关系查询实现。
属性查询是基于地理空间数据的属性，在数据库中执行条件查询。
空间关系查询是根据地理对象之间的空间关系，如相交、包含、邻近等进行查询分析。
2. 空间缓冲分析空间缓冲分析是一种常用的地理信息系统中的空间分析方法，它以某一地理空间对象为中心，根据设定的缓冲距离，生成一系列缓冲区域。
空间缓冲分析可以用于分析地理要素的覆盖范围、相互作用范围以及对环境的影响等。
3. 空间插值分析空间插值分析是通过已知的点数据，推算未知地点的数值。
它使用插值算法，根据给定的空间数据点，在空间上生成连续的表面。
空间插值分析用于补充缺失数据、推算未来趋势以及对地理现象进行模拟和预测。
4. 空间聚类分析空间聚类分析是通过对地理要素进行分类和聚类，揭示地理现象的空间集聚特征。
它可以帮助我们发现空间上的热点区域、人口分布密度等。
常用的空间聚类分析方法有基于密度的聚类方法和基于网格的聚类方法。
5. 空间统计分析空间统计分析是通过计算地理要素的空间分布和相互关系，揭示地理现象的统计特征。
它可以帮助我们理解地理数据的空间相关性、局部差异性和空间自相关性等。
常用的空间统计分析方法包括空间自相关分析、热点分析和空间回归分析等。
二、空间数据分析使用教程1. 数据准备在进行空间数据分析之前，首先需要对数据进行准备。
这包括收集和整理地理空间数据，将其转换为GIS所支持的数据格式，如shapefile、GeoJSON等。
使用GIS技术进行地理数据空间分析的实用指南
使用GIS技术进行地理数据空间分析的实用指南地理信息系统(GIS)技术已经成为现代社会中不可或缺的工具之一。
通过GIS技术，我们能够有效地处理和分析地理数据，了解地理空间中的事物和现象。
本文将为读者提供一份使用GIS技术进行地理数据空间分析的实用指南，帮助读者更好地利用该技术。
一、GIS技术的基本原理在深入了解GIS技术之前，我们需要了解其基本原理。
GIS是一种以计算机为基础的技术，通过将地理空间数据与属性数据进行关联，创建一个具有可视化效果的地图。
GIS技术的核心是空间分析，它能够帮助我们理解地理空间中的关系和模式，并利用这些信息做出决策。
二、数据获取与准备在进行地理数据空间分析之前，我们首先需要获取需要分析的数据。
可以通过多种途径获取地理数据，如航拍图像、卫星影像、遥感数据、传感器数据等。
一旦获取到数据，我们需要对其进行清理和准备工作，包括数据的格式转换、去除异常值等。
这一步不仅能够提高数据的质量，还能够减少后续分析的困难和误差。
三、空间数据分析方法1. 空间查询：空间查询是最常见的地理数据空间分析方法之一。
通过空间查询，我们可以从地图中选择特定区域或特定属性的要素。
例如，我们可以查询某个地区的人口密度或土地利用类型。
空间查询的结果可以帮助我们找出特定地点的相关信息，从而为后续分析提供支持。
2. 空间统计：空间统计能够帮助我们理解和描述地理空间中的模式和关系。
通过空间统计，我们可以探索地理空间中的聚集现象、空间自相关性等。
这些统计结果可以帮助我们了解特定环境下的特征和规律，从而更好地进行决策和规划。
3. 空间插值：空间插值是一种用于填充无数据区域的方法。
通过空间插值，我们可以根据已知的数据点推算出未知区域的数值。
这在地理数据分析中尤为重要，可以帮助我们填补数据缺失的空白，提高数据的完整性和准确性。
四、地理数据可视化地理数据可视化是GIS技术的一大特点，它能够将抽象的地理数据转化为可视化的地图或图表。
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地理信息系统(GIS)具有很强的空间信息分析功能，这是区别于计算机地图制图系统的显著特征之一。
利用空间信息分析技术，通过对原始数据模型的观察和实验，用户可以获得新的经验和知识，并以此作为空间行为的决策依据。
空间信息分析的内涵极为丰富。
作为GIS的核心部分之一，空间信息分析在地理数据的应用中发挥着举足轻重的作用。
叠置分析(Overlay Analysis)
覆盖叠置分析是将两层或多层地图要素进行叠加产生一个新要素层的操作，其结果将原来要素分割生成新的要素，新要素综合了原来两层或多层要素所具有的属性。
也就是说，覆盖叠置分析不仅生成了新的空间关系，还将输入数据层的属性联系起来产生了新的属性关系。
覆盖叠置分析是对新要素的属性按一定的数学模型进行计算分析，进而产生用户需要的结果或回答用户提出的问题。
1)多边形叠置
这个过程是将两层中的多边形要素叠加，产生输出层中的新多边形要素，同时它们的属性也将联系起来，以满足建立分析模型的需要。
一般GIS软件都提供了三种多边形叠置：
(1)多边形之和(UNION)：输出保留了两个输入的所有多边形。
(2)多边形之积(INTERSECT)：输出保留了两个输入的共同覆盖区域。
(3)多边形叠合(IDENTITY)：以一个输入的边界为准，而将另一个多边形与之相匹配，输出内容是第一个多边形区域内二个输入层所有多边形。
多边形叠置是个非常有用的分析功能，例如，人口普查区和校区图叠加，结果表示了每一学校及其对应的普查区，由此就可以查到作为校区新属性的重叠普查区的人口数。
2)点与多边形叠加
点与多边形叠加，实质是计算包含关系。
叠加的结果是为每点产生一个新的属性。
例如，井位与规划区叠加，可找到包含每个井的区域。
3)线与多边形叠加
将多边形要素层叠加到一个弧段层上，以确定每条弧段(全部或部分)落在哪个多边形内。
网络分析(Network Analysis)
对地理网络(如交通网络)、城市基础设施网络(如各种网线、电力线、电话线、供排水管线等)进行地理分析和模型化,是地理信息系统中网络分析功能的主要目的。
网络分析是运筹学模型中的一个基本模型，它的根本目的是研究、筹划一项网络工程如何按排，并使其运行效果最好,如一定资源的最佳分配，从一地到另一地的运输费用最低等。
其基本思想则在于人类
活动总是趋向于按一定目标选择达到最佳效果的空间位置。
这类问题在生产、社会、经济活动中不胜枚举，因此研究此类问题具有重大意义。
网络中的基本组成部分和属性如下：
(1)链(Links),网络中流动的管线，如街道，河流，水管等,其状态属性包括阻力(Impedence)和需求(Demand)。
(2)障碍(Barriers)，禁止网络中链上流动的点。
(3)拐角点(Turns)，出现在网络链中所有的分割结点上，状态属性有阻力，如拐弯的时间和限制(如不允许左拐)。
(4)中心(Centers)，是接受或分配资源的位置,如水库、商业中心、电站等,其状态属性包括资源容量,如总的资源量；阻力限额，如中心与链之间的最大距离或时间限制。
(5)站点(Stops)，在路径选择中资源增减的站点,如库房、汽车站等,其状态属性有要被运输的资源需求，如产品数。
网络中的状态属性有阻力和需求两项，实际的状态属性可通过空间属性和状态属性的转换，根据实际情况赋到网络属性表中。
1)路径分析
(1)静态求最佳路径:由用户确定权值关系后，即给定每条弧段的属性，当需求最佳路径时，读出路径的相关属性，求最佳路径。
(2)动态分段技术:给定一条路径由多段联系组成，要求标注出这条路上的公里点或要求定位某一公路上的某一点，标注出某条路上从某一公里数到另一公里数的路段。
(3)N条最佳路径分析:确定起点、终点，求代价较小的N 条路径，因为在实践中往往仅求出最佳路径并不能满足要求，可能因为某种因素不走最佳路径，而走近似最佳路径。
(4)最短路径:确定起点、终点和所要经过的中间点、中间连线，求最短路径。
(5)动态最佳路径分析:实际网络分析中权值是随着权值关系式变化的，而且可能会临时出现一些障碍点，所以往往需要动态地计算最佳路径。
2)地址匹配
地址匹配实质是对地理位置的查询，它涉及到地址的编码(Geocode)。
地址匹配与其它网络分析功能结合起来，可以满足实际工作中非常复杂的分析要求。
所需输入的数据,包括地址表和含地址范围的街道网络及待查询地址的属性值。
3)资源分配
资源分配网络模型由中心点(分配中心)及其状态属性和网络组成。
分配有两种方式，一种是由分配中心向四周输出，另一种是由四周向中心集中。
这种分配功能可以解决资源的有效流动和合理分配。
其在地理网络中的应用与区位论中的中心地理论类似。
在资源分配模型中，研究区可以是机能区，根据网络流的阻力等来研究中心的吸引区，为网络中的每一连接寻找最近的中心，以实现最佳的服务。
还可以用来指定可能的区域。
资源分配模型可用来计算中心地的等时区，等交通距离区，等费用距离区等。
可用来进行城镇中心，商业中心或港口等地的吸引范围分析，以用来寻找区域中最近的商业中心，进行各种区划和港口腹地的模拟等。
缓冲区分析(Buffer Analysis)
缓冲区分析是针对点、线、面实体，自动建立其周围一定宽度范围以内的缓冲区多边形。
缓冲区的产生有三种情况：一是基于点要素的缓冲区，通常以点为圆心、以一定距离为半径的圆；二是基于线要素的缓冲区，通常是以线为中心轴线，距中心轴线一定距离的平行条带多边形；三是基于面要素多边形边界的缓冲区，向外或向内扩展一定距离以生成新的多边形。
缓冲区分析是地理信息系统重要的空间分析功能之一，它在交通、林业、资源管理、城市规划中有着广泛的应用。
例如：湖泊和河流周围的保护区的定界,汽车服务区的选择,民宅区远离街道网络的缓冲区的建立等。
空间统计分析(Spacial Analysis)
1)常规统计分析
常规统计分析主要完成对数据集合的均值、总和、方差、频数、峰度系数等参数的统计分析。
2)空间自相关分析
空间自相关分析是认识空间分布特征、选择适宜的空间尺度来完成空间分析的最常用的方法。
目前,普遍使用空间自相关系数——
MoranI指数，其计算公式如下：
其中：N表示空间实体数目;xi表示空间实体的属性值;x是xi的平均值;Wij=1表示空间实体i与j相邻,Wij=0表示空间实体i与j不相邻I的值介于1与I之间，I=1表示空间自正相关，空间实体呈聚合分布；I=1表示空间自负相关，空间实体呈离散分布；I=0则表示空间实体是随机分布的。
Wij表示实体i与j的空间关系，它通过拓扑关系获得。
3)回归分析
回归分析用于分析两组或多组变量之间的相关关系，常见回归分析方程有：线性回归、指数回归、对数回归、多元回归等。
4)趋势分析
通过数学模型模拟地理特征的空间分布与时间过程，把地理要素时空分布的实测数据点之间的不足部分内插或预测出来。
5)专家打分模型
专家打分模型将相关的影响因素按其相对重要性排队，给出各因素所占的权重值；对每一要素内部进行进一步分析，按其内部的分类进行排队，按各类对结果的影响给分，从而得到该要素内各类别对结果的影响量，最后系统进行复合，得出排序结果，以表示对结果影响的优劣程度，作为决策的依据。
专家打分模型可分二步实现。
第一步——打分：用户首先在每个feature的属性表里增加一个数据项，填入专家赋给的相应的分值；第二步——复合：调用加权符合程序，根据用户对各个feature给定的权重值进行叠加，得到最后的结果。