我正在计算中央仓库问题,需要帮助以可视化显示结果。
我有一个具有本地仓库坐标的数据集,然后我在kmeans()中进行了聚类,为中心仓库位置提供了坐标。
总共有9个簇,所以k = 9。总共有552个本地仓库。
我想根据每个本地仓库所属的集群(中央仓库)来显示不同颜色的地块。并在图例中显示群集的索引。
要设置颜色,我使用palette()并将颜色添加为总共9种不同的颜色。
使用#1#中的代码,可以获得所需的结果,但没有图例。 使用#2#中的代码,我得到了图例,但是颜色错误并且图例的“格式”不正确。
cc <- palette()
palette(c(cc,"purple"))
palette()
#1#
get_map("Mexico", zoom = 5) %>% ggmap()+
geom_point(data = Datafor_k_9, aes(x = `CW-lon`, y = `CW-lat`), col=Datafor_k_9$BelongToK, size = 3, shape=8)+
geom_point(data = Datafor_k_9, aes(x = `LW-lon`, y= `LW-lat`), col=Datafor_k_9$BelongToK, size=1)
p <- ggmap(get_googlemap("Mexico",zoom = 5,
maptype ='terrain',
color = 'color'))
p+geom_point(data = Datafor_k_9, aes(x = `CW-lon`, y = `CW-lat`,col=Datafor_k_9$BelongToK), size = 4,shape=8)+
geom_point(data = Datafor_k_9, aes(x = `LW-lon`, y= `LW-lat`, col=Datafor_k_9$BelongToK), size=1)
theme(legend.position = "right")
我在做什么错了?
数据合并在一个称为“ Datafor_k_9”的df中。 本地仓库的坐标称为“ LW-lon” /“ LW-lat”,中央仓库的坐标称为“ CW-lon” /“ CW-lat”。并且应该将它们与共享的“ BelongToK”捆绑在一起
链接到数据的.csv: https://drive.google.com/open?id=1JsyEVqknEfcuakSXydFAq2OQ1eHYznSX