pa ckage spatstat
là bạn của bạn!
http://www.spatstat.org/spatstat/
Nếu dữ liệu của bạn là một tập hợp các sự kiện (như "một tội ác xảy ra tại (x, y)" đối với nhiều người (x, y)), sau đó bạn có thể sử dụng một ước tính mật độ hạt nhân để tạo ra của bạn bản đồ nhiệt. Bạn có thể xem một ví dụ ở đây:
https://github.com/drewconway/WikiLeaks_Analysis/blob/master/density.r
đặc biệt dòng 72.
Nếu giá trị z của bạn là những giá trị thực tế (mà có lẽ là trường hợp đọc câu hỏi của bạn) sau đó bạn có thể sử dụng chức năng spatstat của smooth
trong đó sử dụng một hạt nhân Gaussian để thực hiện phép nội suy và lấy lại một tập các điểm ảnh đã được tạo ra bằng cách nội suy dữ liệu của bạn.
Hoặc, bạn có thể sử dụng gói akima
(theo đề xuất của tác giả spatstat
) để nội suy tại các vị trí bạn chỉ định. Nó sử dụng nội suy tuyến tính hoặc dựa trên spline và có vẻ khá đơn giản (mặc dù tôi không có kinh nghiệm với nó!).
Thông thường, những gì bạn đang cố gắng làm thường được gọi là "Thu hút" và vì vậy bạn nhận được rất nhiều kết quả nếu bạn nhấn lên google cho điều đó. Xem ví dụ các gói gstat
và geoR
.
Cuối cùng (và FTW), bạn có thể sử dụng Quy trình Gaussian để thực hiện cùng một loại điều. Điều này thực sự sẽ cung cấp cho bạn một phân phối trên nội suy có thể cho dữ liệu của bạn. Gói R kernlab
có triển khai mặc dù tôi không biết cách sử dụng nó.
Nguồn
2011-02-03 18:34:06
Hãy thử gói 'raster'. –
Nếu bạn có dữ liệu vĩ độ và kinh độ thì các mã zip có liên quan không? –
Có, tôi có thể sử dụng mã zip hoặc dữ liệu lat/long – Mark