Viac

Polygóny farebných oblastí podľa označenia klastra?

Polygóny farebných oblastí podľa označenia klastra?


Chcem predložiť údaje na mape našej krajiny.

Použil som R na zobrazenie klastrov v krajine! Tu sú kroky, ktoré som urobil:

setwd ('D:/r/cluster2') kanál <- odbcConnectExcel ('cluster.xls') dáta <- sqlFetch (kanál, 'clust9') y9 <- data.frame (inf = dáta $ infest, faible = data $ faible, moyen = data $ moyen, fort = data $ fort, lon = data $ Lon, lat = data $ Lat) knižnica (fosília) d = zem.dist (y9) km <- kmeans (d, center = 5) hc <- hclust (d) clust <- cutree (hc, k = 5) set.seed (123) plot (hc) y9 $ clust <- cutree (hc, k = 5) map.AL <- readOGR (dsn = " D:/r/cluster/shp ", vrstva =" ALG_boundaries ") mapa.df <- fortify (map.AL) ggplot (mapa.df)+ geom_path (aes (x = long, y = lat, group = group) )+ geom_point (údaje = y9, aes (x = dlhé, y = lat, farba = faktor (klastra)), veľkosť = 4)+ scale_color_discrete ("Cluster")+ coord_fixed ()

Na mape zobrazuje iba body pre regióny, ktoré majú rovnaké vlastnosti. Čo však chcem ukázať, je celý región zafarbený nielen bodom.


Do priestorových údajov „data.frame“ môžete vytvoriť nový stĺpec a potom každej provincii priradiť príslušný štítok klastra. Potom vrstvy použite v ggplotegeom_polygonsscale_fill_manualadresovať každému klastru konkrétnu farbu.

Tu je jeden príklad:

#Import shapefiles require (rgdal) #Read shapele file with Algeria's provincie boundaries (download on: http://www.diva-gis.org/gdata) alg_provinces = readOGR (dsn = "C:…  DZA_adm", layer = „DZA_adm1“) vyžadujú (ggplot2) #Získajte názvy riadkov z objektu „SpatialPolygonsDataFrame“, slot „data“ [email protected] $ id = názvy názvov ([email protected]) #Transform objekt triedy „SpatialPolygonsDataFrame“ v „data.f“ = fortify (alg_provinces, region = "id") require (plyr) #Join geometries (.shp file) informácie s informáciami odvodenými z tabuľky atribútov (súbor .dbf), v objekte triedy "data.frame" alg.df = join (alg.points, [email protected], by = "id") #Toto je časť, kde budete musieť prispôsobiť svoj kód. #Tu som každý klaster priradil ručne k jeho konkrétnej provincii. #Dúfam, že sa vám páči skutočnosť, že som sa pokúsil poskytnúť svoj príklad, aby zodpovedal vášmu. cluster = data.frame (id = [email protected] $ id, [email protected] $ NAME_1, cluster = c ("0", "1", "2", "1", "3", "2", "0 "," 1 "," 0 "," 3 "," 3 "," 3 "," 1 "," 1 "," 3 "," 5 "," 1 "," 0 "," 3 ", „0“, „5“, „0“, „3“, „1“, „2“, „5“, „1“, „5“, „1“, „3“, „2“, „1 "," 0 "," 3 "," 5 "," 1 "," 2 "," 1 "," 3 "," 4 "," 0 "," 4 "," 5 "," 0 ", „3“, „1“, „0“, „4“)) #Označenie klastra klastra s priestorovými údajmi alg = merge (alg.df, cluster, by = "id") #Plot s ggplot pomocou vrstiev "geom_polygon "," geom_path "a konkrétnu farbu klastra priradíte pomocou ggplot" Scale_fill_manual "(alg) + geom_polygon (aes (x = dlhé, y = lat, skupina = NAME_1, výplň = klaster)) + scale_fill_manual (hodnoty = c (" 0 "=" biela "," 1 "=" červená "," 2 "=" žltá "," 3 "=" zelená "," 4 "=" modrá "," 5 "=" fialová ")) + geom_path ( aes (x = long, y = lat, group = NAME_1)) + coord_equal () + theme_bw () + xlab ("Longitude") + ylab ("Latitude")


Rozsiahle siete častej mobility obyvateľstva na Samoanských ostrovoch a ich dôsledky na prenos infekčných chorôb

Na údaje, ktoré sú základom zistení, sa vzťahujú niektoré obmedzenia prístupu. Americká Samoa má veľmi malú populáciu a georeferenčné údaje vo vysokom rozlíšení by potenciálne umožnili identifikáciu jednotlivcov a domácností a narušili by dôvernosť. Súbory údajov generované počas aktuálnej štúdie a/alebo analyzované počas tejto štúdie môžu byť k dispozícii od zodpovedajúceho autora na základe odôvodnenej žiadosti za predpokladu, že budú splnené obmedzenia dôvernosti.


Pozri si video: Klaster obliczeniowy