qingchen98的博客

本文利用R语言封装了百度坐标转换至WGS84坐标的函数，亲测有效，提供了便捷的百度坐标转换方法。

地理编码的意义在于将地球上的地理位置与数字编码联系起来，以方便对地理信息进行管理和分析。地理编码可以将地球表面的位置信息（如地址、经纬度、邮政编码等）转换为一系列数字编码，从而可以快速进行数据检索、分析、可视化等操作。地理编码被广泛应用于许多领域，如地图制作、地理信息系统、物流和交通管理、房地产和城市规划等。它可以提升企业、政府决策的精准性和科学性，便于人们更好地理解和掌握地球上各种资源和环境的分布和变化。

随机森林可以产生高准确度的分类器，被广泛用于解决模式识别问题。然而，随机森林赋予每个决策树相同的权重，这在一定程度上降低了整个分类器的性能。该算法引入二次训练过程，提高分类正确率高目前，鲜有中文文章介绍GWRFC的技术文档，作者想使用该方法时会遇到重重困难，因此有必要利用R来建模，通过流程演示，供读者参阅。............

空间数据处理与分析过程中，一个主要的特点就是对空间对象进行可视化，制作精美的地图图件，本节介绍了空间可视化方法。 加载包和数据空间数据可视化 #example library(maptools) require(rgeos) LN.bou <- readShapePoly("LondonBorough",verbose = T,proj4string = CRS("+init=epsg:27700")) 通过制作一个单独的伦敦市行政边界，与原有的LondonBrough数据进行

空间数据处理与分析过程中，一个主要的特点就是对空间对象进行可视化，制作精美的地图图件，本节介绍了空间可视化方法。 函数包maptools中提供了函数pointLabel、mapscale和north.arrow，分别用于在图件中添加文字标注、比例尺和指南针，以下代码可在之前图件中添加对应制图元素...

目录数据准备加载需要的R包导入空间数据空间自相关分析空间邻域面数据空间邻域点数据空间邻域全局空间自相关局部空间自相关空间回归分析线性回归分析地理加权回归经典的线性回归模型是建立在最小二乘法 （OLS模型） 基础上对参数进行“平均”或“全局”估计。如果自变量为空间数据，且自变量间存在空间自相关性，传统回归模型（OLS模型）残差项独立的假设将无法满足。地理加权回归（GWR）模型能够反映参数在不同空间的空间非平稳性，使变量间的关系可以随空间位置的变化而变化，其结果更符合客观实际，能反映局部情况。杨晴青,刘倩

R学习开篇本人一枚地理学在读研究生，一次偶然的机会接触R，便对R产生了浓烈的兴趣，学习R有半载时间，但并非专业人才，没有形成系统的学习，一些代码总是学了又忘，忘了又学。平常看优快云博主大神的文章也学了不少知识，俗话说好记性不如烂笔头，优快云是个很好的平台，便萌生出将自己的学习整理成笔记，便于自己将来复习之用，当然如果你刚接触R，咱们可以共同学习，也欢迎各大神的批评指正。R简介R语言主要...