基于R语言GD包的Risk Map制作（批量生成）

短短的代码…踩了多少坑
过去完全没有接触过R语言，很多本该知道的基础知识都不清楚，遇到了盲点就要花很长的时间解决。

一个完成的流程：

1)载入GD包

.libPaths('D:/Rpackages')library('GD')

2)导入数据，按照年份对所有变量分组

data<-read.table(file="D:/GWRR/final.csv",header=TRUE,sep=',')factors2011<-data[,c(4,7,9:39)]
factors2016<-data[,c(5,8,9:39)]discmethod <- c("equal","natural","quantile")
discitv <- c(4:6)name2011<-names(factors2011)
name2016<-names(factors2016)

对2011年和2016年的数据，分别运行GD包，生成Riskmap

ndvigdm <- gdm(income2011 ~ .,continuous_variable = name2011[-1],data = factors2011,discmethod = discmethod, discitv = discitv)
### Risk values of each unitsname2011<-name2011[-1]for(i in 1:length(name2011)){b <- ndvigdm$Risk.mean[[name2011[i]]]$meanriskk <- ndvigdm$Discretization[[name2011[i]]]$itvk1 <- (k[1:length(k)]+k[2:(length(k)+1)])/2k1<-k1[1:(length(k)-2)]factors2011[paste(name2011[i],".risk",sep = "")] <- NAfor (j in 1:539){m <- abs(factors2011[name2011[i]][j,1] - k1)t <- which(m == min(m))factors2011[paste(name2011[i],".risk",sep = "")][j,1] <- b[t]#print(factors2011$Volumns2011.risk[i])}
}### Risk map values of each unitsfd <- ndvigdm$Factor.detectorw<-as.matrix(fd$Factor$qv)
sum<-sum(fd$Factor$qv)for (i in 1:length(name2011)){factors2011[paste(name2011[i],".risk_Map",sep = "")] <- NAfor (j in 1:539){factors2011[paste(name2011[i],".risk_Map",sep = "")][j,1]<-
factors2011[paste(name2011[i],".risk",sep = "")][j,1]*w[i]/sum}}###############2016年#########################ndvigdm <- gdm(income2016 ~ .,continuous_variable = name2016[-1],data = factors2016,discmethod = discmethod, discitv = discitv)
### Risk values of each unitsname2016<-name2016[-1]for(i in 1:length(name2016)){b <- ndvigdm$Risk.mean[[name2016[i]]]$meanriskk <- ndvigdm$Discretization[[name2016[i]]]$itvk1 <- (k[1:length(k)]+k[2:(length(k)+1)])/2k1<-k1[1:(length(k)-2)]factors2016[paste(name2016[i],".risk",sep = "")] <- NAfor (j in 1:539){m <- abs(factors2016[name2016[i]][j,1] - k1)t <- which(m == min(m))factors2016[paste(name2016[i],".risk",sep = "")][j,1] <- b[t]#print(factors2011$Volumns2011.risk[i])}
}### Risk map values of each unitsfd <- ndvigdm$Factor.detectorw<-as.matrix(fd$Factor$qv)
sum<-sum(fd$Factor$qv)for (i in 1:length(name2016)){factors2016[paste(name2016[i],".risk_Map",sep = "")] <- NAfor (j in 1:539){factors2016[paste(name2016[i],".risk_Map",sep = "")][j,1]<-
factors2016[paste(name2016[i],".risk",sep = "")][j,1]*w[i]/sum}}

4）导出数据

write.csv(factors2011,file="D:/GWRR/Riskmap2011.csv",quote=F,row.names = F)write.csv(factors2016,file="D:/GWRR/Riskmap2016.csv",quote=F,row.names = F)

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