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説明されている問題は、実際のデータ ポイント (都市の経度と緯度) と共に多次元スケーリング (MDS) 座標を表すことを扱います。

だから、ここにアップロードされた距離行列があります。マトリックスのエントリは、米国の 9 つの都市間の距離 (マイル) を表します。この行列は MDS に入力されます。MDS は、マップ上にプロットしたい一連の座標を生成します。

まずはアメリカの地図を描いてみましょう。（下に図を貼り付けます。）

library(ggplot2)
library(maps)
library(ggmap)

# Build dataframe for plotting map of USA
states <- map_data("state")
geo.city <-  c("Atlanta", "Boston", "Dallas", "Indianapolis", "Los Angeles", "Memphis", "St. Louis", "Spokane", "Tempa")
geo.codes <- geocode(geo.city)
geo.data <- data.frame(name = geo.city, long = geo.codes[, 1], lat = geo.codes[, 2])
# Plot map
ggplot(mapstates, aes(long, lat, group = group)) +
    geom_polygon(fill = I("grey85")) +
    geom_path(color = "gray") +
    coord_map(project="globular") +
    xlab("Longitude") + ylab("Latitude") +
    annotate("point", x = geo.data$long, y = geo.data$lat) +
    #annotate("point", x = fit$points[,1], y = fit$points[, 2]) +
    annotate("text", x = geo.data$long, y = geo.data$lat + 0.7, label = geo.data$name, size = 3) +
    theme_bw()

図1

そして今MDS部分：

my.data <- read.table(file = "https://dl.dropboxusercontent.com/u/540963/airline_distances.csv", header = TRUE, sep = ",", row.names = 1)
my.mat <- as.matrix(my.data)
D <- dist(my.mat)
fit <- cmdscale(d = D, k = 2)

フィットした座標はfit$pointsオブジェクトに保存されます:

> fit$points
                   [,1]        [,2]
Atlanta      -1563.1298   -89.67381
Boston        -780.5404  2208.74325
Dallas        -202.2759 -1053.70443
Indianapolis -1198.6748  -181.96331
Los Angeles   3445.3295  -412.50061
Memphis      -1171.9280  -793.69762
St. Louis    -1018.1581  -622.13715
Spokane       3712.7007   438.84657
Tampa        -1223.3233   506.08712

私の質問:このポイントをスケーリングしてマップに追加する方法。任意のポインタをいただければ幸いです。

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独自のソリューションを貼り付けます。コンピューターの MDS 座標を mean と st で再スケーリングする必要があります。実際の経度と緯度の値の偏差:

fit <- cmdscale(D, eig = TRUE, k = 2)
my.mean <- apply(geo.codes, 2, mean)
my.sd <- apply(geo.codes, 2, sd)
city.loc <- fit$points
city.loc[, 1] <- -city.loc[, 1]
city.loc <- rescale(city.loc, my.mean, my.sd)

(rescale()関数ロードpsychライブラリの場合) 結果は次のようになります。 ここに画像の説明を入力

于 2014-08-06T19:00:32.707 に答える