Mapa

Mapa

library(ggplot2)
library(ggmap)

register_google(apiKey)

qmap(c(-76.5, 3.43), zoom=12  )

Cargando los Datos de las paradas del MIO

MIO_STOPS <- read.delim("D:/Maestria/Primer Semestre/Visualizacion/Mapa/MIO_STOPS.txt")

city = get_map(c(-76.5, 3.43), zoom=12  )

mapa = ggmap(city)
mapa =  mapa + geom_point( data = MIO_STOPS , aes(x= DECIMALLONGITUDE , y=DECIMALLATITUDE),color=MIO_STOPS$TYPE_BUS , size=MIO_STOPS$PASSANGERS_NUM*0.05)
mapa

Realizar un clustering

# Realizar un agrupamiento por kmeans
datos = MIO_STOPS[,c(7,8)] 
grupos = kmeans(datos, centers = 3, iter.max = 100 , nstar = 1)

## Adicional una columna de agrupamiento 
MIO_STOPS$grupos =  grupos$cluster

#Poligono
cluster = subset(MIO_STOPS, MIO_STOPS$grupos==1)
indicesC1 = chull( cluster[,c(7,8)] )
poligono = MIO_STOPS[indicesC1,]

# cargando el mapa
city = get_map(c(-76.5, 3.43), zoom=12  )
mapa = ggmap(city)
mapa =  mapa + geom_point( data = MIO_STOPS , aes(x= DECIMALLONGITUDE , y=DECIMALLATITUDE),color=MIO_STOPS$grupos, size=MIO_STOPS$PASSANGERS_NUM*0.05 )
mapa = mapa + geom_polygon(data=poligono, aes(x= DECIMALLONGITUDE , y=DECIMALLATITUDE))
mapa