用leaflet做地图数据分析与可视化

我们先用高德api获取成都盒马鲜生的门店位置：

import requests
r = requests.get('https://restapi.amap.com/v3/place/text?keywords=盒马鲜生&page=2&city=510100&citylimit=true&key=xxxxxxxxxxx')

leaflet是个特别好的地图可视化库

library(tidyverse)
library(leaflet)
library(leafletCN)
hema1 <- read_csv("hema1.txt", col_names = FALSE)
hema1%>% filter(X1=='成都市') %>% leaflet() %>% amap() %>%addMarkers(lng=~X3,lat=~X4,clusterOptions = markerClusterOptions())

缩放可以自动聚类

地图数据分析，要考虑地图数据的结构。对于点，比较简单，只要处理经纬度即可。对于更复杂的形状，例如多边形，要深入到SpatialPolygons（sp包），MULTIPOLYGON（sf包）等数据结构，可以参考各种文档。

虽然leaflet提供了自动聚类的方法，但我们经常需要自己来做聚类。最常用的聚类算法是kmeans和各种变体。kmeans有中心，所以大体上会聚类成一个圆形。

另一个常用的聚类方法是dbscan，这个算法基于密度，可以形成各种形状。可以用mlpack包来做dbscan。

library(mlpack)
d2 <- dbscan(input = hema1%>% filter(X1=='成都市')%>%select(c(X3,X4)),epsilon=0.05, min_size=1
)
# d2
c <- d2$centroids
# data.frame(c)
data.frame(c) %>% leaflet() %>% amap() %>%addMarkers(lng=~X1,lat=~X2)

下面是用dbscan聚类后的中心点的可视化结果，可以看到中心位置与leaflet自动聚类大体上接近，但内部点应该有较大差异。

如果想把聚类中的点都画出来，需要用到凸包。R语言提供了函数chull。

这里简单尝试一下

chengdu <- hema1%>% filter(X1=='成都市')%>%select(c(X2,X3,X4))
chengdu$cluster <- d2$assignments
View(chengdu)chengdu%>%filter(cluster==1)%>%select(c(X3,X4))%>%chull()
chengdu%>%filter(cluster==1)chengdu1 <- chengdu%>%filter(cluster==1)%>%select(c(X3,X4))
hull1 <- chengdu1[chengdu1%>%chull(),]
chengdu2 <- chengdu%>%filter(cluster==2)%>%select(c(X3,X4))
hull2 <- chengdu2[chengdu2%>%chull(),]leaflet() %>% amap() %>%addPolygons(data=hull1,lng=~X3,lat=~X4) %>%addPolygons(data=hull2,lng=~X3,lat=~X4) %>%addMarkers(data=chengdu,lng=~X3,lat=~X4)

现在能看出我们选择的参数是的dbscan聚类的形状更倾向于条状。这里这个聚类意义不大。但是可以通过反复尝试不同的参数得到更有意义的结果

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