Question

我想使用k-medoids聚类地理信息。在考虑地球的曲率时，我需要在纬度，经度和深度上进行聚类。

我的最终目标是将数据绘制为地图，不同区域的颜色不同。以下是绘制和打印数据的现有ggplot（但仅包括纬度，经度和不必要的幅度），并未考虑深度或聚类。

<tag4>

以下是用于ggplot的示例数据集（没有深度或聚类）：

pp <- ggplot() +
 geom_polygon(aes(long,lat, group=group), fill="palegreen3", colour="grey60", data=county) +
 geom_polygon( data=states, aes(x=long, y=lat, group = group),colour="royalblue4", fill=NA) +
 annotate("rect", xmin=-84, xmax=-71, ymin=35.5, ymax=43.5, colour="black", size=1, fill="blue", alpha="0.01") +
 geom_point(data=plotdata, size=3, alpha = .7, aes(x=lon, y=lat, color=emw)) +
 theme(plot.background = element_rect(fill = 'grey')) +
 geom_abline(intercept = 3, slope = -.45, color = "grey", size = 1)

print(pp)

有关如何最好地实现这一目标的任何建议吗？

Answer 1

你试图用闪亮的方式做这件事与实际问题无关，所以我放弃了这个标签。

您可以使用包geosphere来计算地理点之间的距离（请参阅distHaversine，请参阅as.dist）。您可以将生成的距离矩阵从pam包中提供给cluster函数，以获取您的群集。

或者，您可以将坐标转换为3d坐标，如3D coordinates on a sphere to Latitude and Longitude

所述

R Shiny中的地理数据聚类

1 个答案: