R 中的空间聚类（简单示例）

我有这个简单的data.frame

 lat<-c(1,2,3,10,11,12,20,21,22,23)
 lon<-c(5,6,7,30,31,32,50,51,52,53)
 data=data.frame(lat,lon)

这个想法是根据距离找到空间聚类

首先，我绘制地图（经度，纬度）：

plot(data$lon,data$lat)

很明显，我根据点位置之间的距离有三个聚类。

为此，我在 R 中尝试了以下代码：

d= as.matrix(dist(cbind(data$lon,data$lat))) #Creat distance matrix
d=ifelse(d<5,d,0) #keep only distance < 5
d=as.dist(d)
hc<-hclust(d) # hierarchical clustering
plot(hc)
data$clust <- cutree(hc,k=3) # cut the dendrogram to generate 3 clusters

这给出：

现在我尝试绘制相同的点，但使用簇中的颜色

plot(data$x,data$y, col=c("red","blue","green")[data$clust],pch=19)

这是结果

这不是我要找的。

其实我也想找类似这样的剧情

谢谢你的帮助。

像这样的事情怎么样：

lat<-c(1,2,3,10,11,12,20,21,22,23)
lon<-c(5,6,7,30,31,32,50,51,52,53)

km <- kmeans(cbind(lat, lon), centers = 3)
plot(lon, lat, col = km$cluster, pch = 20)