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gwt2mat：将gwt权重文件转成n-by-n矩阵
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【导读】 |
程序gwt2mat将GeoDa生成的gwt格式文件转成n*n矩阵，从而可以适用于matlab空间计量经济分析程序。 |
一、gwt格式文件 |
GeoDa 可生成两种格式的权重文件，一为基于邻接关系的gal文件，一为基于距离远近的gwt文件。
gal文件为0-1矩阵，相邻单元赋值为1，否则为0。
gwt文件计算出一定距离范围内的单元间距离。如将阈值距离设定为充分大，则可计算出所有单元两两之间的距离。
GeoDa的一个优势是，可根据单元点的经纬度坐标，计算出点与点之间的弧度距离，较之欧几里得距离更为合理。
gwt权重文件为文本格式，可用“记事本”打开。如下图所示，文件province31.gwt给出了中国31个大陆省份两两之间的距离，其第一行为文件头说明，表示有31个单元，基于shape文件Province31生成，识别单元的变量为POLY_ID。接下来共三列，第一列和第二列均为单元编号，第三列为单元间距离。如第二行表示POLY_ID值为1的单元与POLY_ID值为15的单元间距离为1.066。对于省份来说，距离计算的坐标为其质心经纬度。
二、R语言程序gwt2mat |
利用R语言spdep包中的read.gwt2nb，可以读入将gwt数据读为nb对象。然后再利用nb2mat，可以将其转成n*n矩阵，然而这是0-1矩阵，且默认为行标准化，偏离我们的预期。
现自编R语言程序gwt2mat()将gwt文件转成n*n矩阵，其参数设定如下：
gwt2mat(gwt)
其中，gwt为文件路径。生成后，自己可以进行取距离平方倒数后的行标准化。
后面会专门开发函数swm.rownorm来进行各种情况下的行标准化。
代码 |
#设置为自己的工作文件夹 > setwd("…\\20180526将gwt权重文件转成n-by-n矩阵\\gwt2mat") #用spdep包中的函数处理，偏离预期 > library(spdep) > spmat1 <- read.gwt2nb("province31.gwt") Warning message: In read.gwt2nb("province31.gwt") : region.id not named POLY_ID #用nb2mat转成矩阵，所有非零元素均为0.03，达不到预期效果 > spmat1 <- nb2mat(spmat1) #用gwt2mat将gwt权重文件转为n*n矩阵 > source("gwt2mat.R") > spmat2 <- gwt2mat("province31.gwt") Read 2790 items #将spmat矩阵元素取平方倒数,再行标准化 > spmat2 <- apply(spmat2, 1, function(x) { + x[x != 0] <- 1 / (x[x != 0])^2 + return(x / sum(x)) + }) > spmat2 <- t(spmat2) #写出n*n空间权重矩阵 > write.csv(spmat2, "spmat.csv") |
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