多边形集群的分层多边形（例如州/县）答案

【问题标题】：Hierarchical polygons for polygon clusters (e.g. state/county)多边形集群的分层多边形（例如州/县）
【发布时间】：2018-08-01 12:50:14
【问题描述】：

我想知道传单中的 clusterMarkers 是否可以围绕预定义的多边形而不是算法定义的多边形进行聚类。

我很想弄清楚如何做到这一点，并将我的聚集多边形定义为州/县。似乎有人确实解决了这个问题，但把他们的 github 拿下了，所以我很不走运。但至少我知道这是可以做到的。

我有以下代码

getColor <- function(my.df) {
  sapply(my.df$value, function(value) {
  if(value <= 5) {
    "green"
  } else if(value <= 25) {
    "orange"
  } else {
    "red"
  } })
}
icons <- awesomeIcons(
  icon = 'ios-close',
  iconColor = 'black',
  library = 'ion',
  markerColor = getColor(my.df)
)


map <- my.df %>% 
    leaflet () %>%
    addTiles() %>%
    addAwesomeMarkers(icon=icons, label=~as.character(freq), clusterOptions = markerClusterOptions())
map

my.df 格式如下

longitude latitude freq
XX.xxx    XX.xxx    3
XX.xxx    XX.xxx    7
XX.xxx    XX.xxx    4
.
.
.
XX.xxx    XX.xxx    6

此外，如果集群信息也可以显示 my.df$freq 的聚合值而不是集群中的引脚数，那也太棒了！

我不确定如何执行此操作，或者是否有一个 clusterOption 用于此。

【问题讨论】：

标签： r leaflet gis markerclusterer

【解决方案1】：

我想知道传单中的 clusterMarkers 是否可以围绕预定义的多边形而不是算法定义的多边形进行聚类。

没有。

但是，您可以做的是根据他们所在的区域对您的点进行分类（例如，每个县/州一个类别），然后为每个创建一个集群组类别。

如果您的用例很简单，您可能只想计算每个区域中的数据点数量，并将计数绘制在每个区域的质心（或不可访问的极点）上。

【讨论】：