中心要素可用于点、线、面要素中位于最中心位置的要素。
分析原理
分析过程中，计算每个要素质心与其他要素质心的累积距离，累积距离最小的要素即为最中心的要素。若指定了权重字段，则中心要素为加权后累积距离最小的要素。
应用案例
- 想在城区建立一个新的大型运动场所，可以从所有的街区中来找中心要素，并且可按人口权重进行计算，即可得到距其他所有街区通行代价最小的位置作为候选地址。
- 某连锁超市在城内有多个仓库，如今有一批刚运来的物资，需要分发到各个仓库，为了节约运输成本，查找出中心仓库，即可根据最短路径分发物资。
功能入口
- 空间分析 选项卡 -> 空间统计分析 组 -> 度量地理分析 -> 平均最近邻。（iDesktop）
- 空间统计分析 选项卡-> -> 度量地理分析 -> 中心要素 。（iDesktopX）
- 工具箱 -> 空间统计分析 -> 度量地理分析 -> 中心要素 。（iDesktopX）
主要参数
- 源数据 ：设置待分析的矢量数据集，支持点、线、面三种类型的数据集。若为线或面对象，则取对象的质心进行计算，点的权重都为1，线的权重为线长度，面的权重为面积。
- 分组字段 ：将分析要素分类别的字段，分类后每一组的对象分别会有一个中心要素，分组字段可以是整型、日期型或字符型。若分组字段中字段值为空，则会将该要素从分析中排除。
- 权重字段 ：计算每一个要素到其他要素距离时进行加权，设置权重字段后的距离为：D = W1 x d，其中W1为权重值，d为两要素间的距离。
- 自身权重字段 ：即要素到其它要素的自身耗费，设置自身权重后，距离为D = W1 x d + W2，其中W1为权重值，d为两要素间的距离，W2为自身权重值。
- 距离计算方法 ：距离计算的方法采用欧氏距离和曼哈顿距离。有关欧式距离和曼哈顿距离的详细描述，请参看空间统计分析基本词汇。
- 保留统计字段 ：在字段列表框中设置结果数据的保留字段及字段值的统计类型。
- 结果设置 ：设置结果数据所要保存在的数据源，及数据集名称。
下图蓝色点为连锁超市的分布位置，根据不同种类的连锁超市，需要选择每种连锁超市的中心仓库位置，即从该中心仓库出发，到所有的超市他们的累计路程距离最短。红色点即为求得的每种连锁超市的中心仓库，该点作为中心仓库运输距离最短，花费成本最少。
