R語言實現地理探測器分析

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碎碎念

最近由于學習需要，接觸了地理探測器。地理探測器有Excel版和R語言版，起初我是用Excel試著做，地理探測器分析都需要先將數據離散化，而不同的離散化方法又會產生不同的分析結果，到底哪個才最優不得而知，一個個去調試也太麻煩了，而且Excel版不適合數據量大的情況下分析，會出現卡頓、閃退的情況（也許是我的電腦太垃圾），所以我就摸索了一下R語言實現地理探測器分析的方法。

查看官網例子

地理探測器有4個部分：factor detector、interaction detector、risk detector、ecological detector，官網上有對這四個探測器分別用代碼實現的語句，這里不做介紹。
GD包還提供了一個一步到位的函數gdm，實現數據最優離散化選擇方案，不用自己一個調試了。

#查詢gdm函數使用方法 help("gdm")

輸入上述語句就彈出gdm的使用方法頁面，有兩種：（其實官方給的代碼已經非常詳細、好懂了）

根據提供的具體案例進行嘗試，發現案例中使用的數據集，有一列這樣類型的值。

在我自己后續的嘗試中，發現如果不添加這一種類型的數據，就會報錯：

> aging <- gdm(Y ~ ., continuous_variable = continuous_variable, data = data4, discmethod = discmethod, discitv = discitv) Error in if (qv12 < min(qv1, qv2)) { : 需要TRUE/FALSE值的地方不可以用缺少值

所以我也加了一列類似的數據，后面就成功了。要根據自己數據的實際情況哦。我的是統計年鑒數據，所以我添加的那一列就是各省的分區，用字母表示。順便將代碼分享給大家

代碼

#安裝“GD”包 #Load GD package install.packages("GD") library(GD) #讀取文件 testdata <- read.csv("E:/geodetector/data.csv", header = TRUE, sep = ",") #GD包里有提供五種監督離散化方法，這行代碼對空間數據進行離散化處理 discmethod <- c("equal","natural","quantile","geometric","sd") #空間數據離散化分成3~7類，當然可以自己根據實際情況修改 discitv <- c(3:7) #定義連續變量 #因為我的testdata都是統計年鑒上的數據，所以都都需要進行空間數據離散化處理 continuous_variable <- colnames(testdata)[-c(1,17)] #調用gdm函數 testgdm <- gdm(Y ~ ., continuous_variable = continuous_variable, data = testdata, discmethod = discmethod, discitv = discitv) #顯示分析結果 testgdm #顯示分析圖表 plot(testgdm)

拜拜！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【实用案例】R语言gdm函数实现地理探测器分析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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