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基于R语言的GD库实现地理探测器并自动将连续变量转为类 ...
基于R语言的GD库实现地理探测器并自动将连续变量转为类别变量
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魁睥
2025-6-4 23:33:55
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本文介绍基于
R
语言中的GD包,依据
栅格影像
数据,实现自变量
最优离散化方法
选取与执行,并进行
地理探测器
(
Geodetector
)操作的方法。
首先,在
R
语言中进行
地理探测器
操作,可通过geodetector包、GD包等2个包实现。其中,geodetector包是
地理探测器模型
的原作者团队开发的,其需要保证输入的
自变量数据
已经全部为
类别数据
;其具体操作方法大家可以参考地理探测器R语言实现:geodetector。而GD包则是另一位学者开发的,其可自动实现
自变量数据
的
最优离散化方法
选取与执行;本文介绍的就是基于GD包实现
地理探测器
的具体操作。此外,如果希望基于
Excel
实现
地理探测器
,大家可以参考地理探测器Geodetector下载、使用、结果分析方法。
1 包的安装与导入
首先,我们可以先到GD包在
R
语言中的官方网站,大致了解一下该包的简要介绍、开发团队等基本信息。
随后,我们开始GD包的下载与安装。输入如下所示的代码,即可开始包的下载与安装过程。
install.packages("GD")
复制代码
输入代码后,按下回车键,运行代码;如下图所示。在安装GD包时,会自动将其所需依赖的其他包(如果在此之前没有配置过)都一并配置好,非常方便。
接下来,输入如下的代码,将GD包导入。
library("GD")
复制代码
输入代码后,按下回车键,运行代码;如下图所示。
2 数据读取与预处理
接下来,我们需要读取栅格图像数据,并将其转为GD包可以识别的
数据框
(Data Frames)格式。
其中,读取栅格数据的方法,大家参考基于R语言的raster包读取遥感影像即可;关于数据格式的转换,大家参考地理探测器R语言实现:geodetector即可。这一部分的内容本文就不再赘述。
3 地理探测器执行
接下来,我们就可以开始地理探测器的具体分析;强烈建议大家基于GD包中的gdm()函数,实现一步到位的地理探测器分析操作。
首先,如果大家输入数据中的
自变量
数据具有
连续变量
,需要将其转换为
类别变量
;gdm()函数可以实现
连续变量
的
离散化方式寻优
与
自动执行
。其中,我们可以选择的
离散化方式
包括
相等间隔法
、
自然间断点法
、
分位数分类法
、
几何间隔法
与
标准差法
等5种不同的方法,分别对应以下第一句代码中的"equal"、"natural"、"quantile"、"geometric"与"sd"等5个选项。此外,我们还可以依据数据的特征,对自变量离散化的类别数量加以限定,具体代码如下所示。
[code]discmethod
变量
基于
语言
GD
实现
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不错,里面软件多更新就更好了
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