Aan de slagBegin gratis

Een cluster-aanpak

In plaats van lagen te gebruiken om de bruikbaarheid van onze kaart te verbeteren, kun je er ook voor kiezen om hogescholen te clusteren: groepen nabijgelegen hogescholen samenvoegen om het aantal punten op de kaart te verminderen. Als je inzoomt, vallen de clusters uit elkaar en verschijnen de individuele hogescholen. Dit is handig als je op een gebruiksvriendelijke manier veel punten wilt weergeven.

We kunnen alle hogescholen clusteren door het argument clusterOptions van addCircleMarkers() als volgt in te stellen.

ipeds %>% 
  leaflet() %>%
    addTiles() %>% 
    addCircleMarkers(clusterOptions = markerClusterOptions())

De ipeds-data, de htmltools-bibliotheek en het kleurenpalet pal zijn alvast voor je geladen.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Interactieve kaarten met leaflet in R

Bekijk cursus

Oefeninstructies

  • Zuiver alle HTML in onze labels.
  • Kleur hogescholen per sector met het pal-kleurenpalet.
  • Cluster alle hogescholen met clusterOptions.

Interactieve oefening met praktijkervaring

Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.

ipeds %>% 
    leaflet() %>% 
        addTiles() %>% 
        # Sanitize any html in our labels
        addCircleMarkers(radius = 2, label = ___(name),
                         # Color code colleges by sector using the `pal` color palette
                         color = ___(sector_label),
                         # Cluster all colleges using `clusterOptions`
                         ___ = ___())
Code bewerken en uitvoeren