映射的聚类算法答案

【问题标题】：Clustering algorithm for mapping映射的聚类算法
【发布时间】：2016-11-09 10:50:22
【问题描述】：

我在地图上有很多点（经度/纬度），我想将它们聚集到组中，类似 k-means。

有什么方法可以插入点（经度/纬度）和组数，并为每个点获取她属于哪个组？

【问题讨论】：

请阅读有关how to ask a good question 的信息以及如何提供reproducible example。这将使其他人更容易帮助您。
这可能会有所帮助。 stackoverflow.com/questions/28672399/…

标签： r google-maps gis cluster-analysis k-means

【解决方案1】：

您的问题本质上是“我如何进行聚类”。

无法简明扼要地回答，但你应该阅读关于聚类的教科书。

k-means 不适用于经纬度，因为它是最小二乘法，但 1 度纬度不等于 1 度经度（通常）。使用 PAM、层次聚类、DBSCAN 等。

【讨论】：

【解决方案2】：

library(ggplot2)

# Construct Data
set.seed(23)
lat <- c(seq(from = 16.3478, to = 14.1329876, length.out = 500),
seq(from = 18.5478, to = 19.567, length.out = 500))
lat <- sample(x = lat, size = 100)

lon <- seq(from = 45.987, to = 46.98237, length.out = 1000)
lon <- sample(x = lon, size = 100)

# Place inside data.frame
df_latlon <- data.frame(lat, lon)

cluster_latlon <- kmeans(x = df_latlon, centers = 2, nstart = 20)
df_latlon <- cbind(df_latlon, cluster_latlon$cluster)

# Output ggplot with colored values
ggplot(df_latlon) + 
geom_point(aes(lat, lon, color = as.factor(cluster_latlon$cluster))) 

cluster_latlon$centers
cluster_latlon$cluster

【讨论】：