Классификация числовых полей для применения градуированных символов

При выполнении классификации данных можно использовать один из стандартных методов, предоставляемых в ArcMap, или вручную задавать собственные пользовательские диапазоны классов. В этой статье описываются методы классификации.

При отображении количества нажмите на кнопку Классифицировать (Classify) на вкладке Символы (Symbology) в диалоговом окне Свойства слоя (Layer Properties).

Откроется диалоговое окно Классификация (Classification), где вы имеете возможность выбирать среди методов классификации.

Достаточно выбрать схему классификации и установить количество классов.

Определение классов Вручную

Если вы хотите определить свои собственные классы, вы можете вручную установить разделители классов и диапазоны, которые нужны для ваших данных. Либо вы можете начать с выбора стандартной схемы и затем внести нужные изменения.

Для отображения ваших данных на карте уже могут существовать определенные стандарты или указания. Например, карты температур чаще всего имеют ступени градации в 10 градусов, или вам может понадобиться выделить объекты с особыми свойствами, например, имеющие значение выше или ниже порога значений.

Установите метод классификации Вручную (Manual), затем щелкните, чтобы задать границы классов, и перемещайте эти границы.

Щелкните, чтобы выбрать границу классов (синие линии). Выбранная граница классов изменит цвет на красный.

Границы можно передвигать, вызывать меню быстрого доступа правой клавишей мыши.

Возможно вручную выделить и обновить значение границ классов на графике или ввести значения справа в окне Граничные значения (Break Values).

На правой панели нажмите кнопку Процент (Percent) , чтобы работать с процентами данных, попадающими в каждый класс.

Стандартные методы классификации в ArcGIS

Равные интервалы

Метод равных интервалов разбивает диапазон значений атрибута на поддиапазоны равного размера. Здесь можно задать количество интервалов, а ArcGIS автоматически определит границы классов, основываясь на диапазоне значений. Например, если задать три класса для поля со значениями в диапазоне от 0 до 300, ArcGIS создаст три класса с диапазонами значений 0–100, 101–200 и 201–300.

Метод равных интервалов наиболее подходит для известных диапазонов значений, например, процентов или температур. Данный метод акцентирует внимание на величине значения атрибута относительно других значений. Например, метод может показать, что магазин входит в группу магазинов, делающих верхнюю треть всех продаж.

Чтобы задать классификацию методом равных интервалов, задайте собственно метод Равный интервал (Equal Interval) и укажите количество классов.

Заданный интервал

Метод заданных интервалов позволяет указать размер интервала, который будет использован для определения последовательности классов с одинаковым диапазоном значений. Например, каждый интервал будет равен 75 единицам. ArcMap автоматически определит количество классов на основании величины этого интервала и диапазона всех значений поля. На примере ниже величина интервала задана равной 4 процентам.

Чтобы задать классификацию методом заданных интервалов, задайте собственно метод Заданный интервал (Defined Interval) и укажите размер интервала.

Квантиль

Каждый класс содержит одинаковое число объектов. Такая классификация хорошо подходит для линейно распределенных данных. Этот метод назначает в каждый класс одинаковое количество данных. Здесь не бывает пустых классов, или классов, содержащих слишком малое или слишком большое количество значений.

Поскольку объекты сгруппированы по принципу их одинакового количества в каждом классе с применением классификации методом квантиля, полученная карта может ввести в заблуждение. Похожие объекты могут попасть в разные классы, а объекты с существенно разными значениями могут оказаться в одном классе. Вы можете минимизировать искажение, увеличивая число классов.

Чтобы задать классификацию методом квантиля, задайте метод как Квантиль (Quantile) и укажите количество классов.

Данная классификация методом квантиля иллюстрирует проблему, которая может возникнуть, когда некоторые из классов покрывают широкий диапазон значений, как класс справа, тогда как другие классы имеют очень узкий диапазон. Можно сделать неверный вывод, что некоторые из значений схожи, хотя это не так, а другие выглядят как сильно отличающимися, тогда как значения очень похожи.

Естественные границы

В методе естественных границ классы основаны на естественном группировании данных. Границы классов определяются таким образом, чтобы сгруппировать схожие значения и максимально увеличить различия между классами. Объекты делятся на классы, границы которых устанавливаются там, где встречаются относительно большие различия между значениями данных.

Классификация методом естественных границ индивидуальна для конкретных данных и не подходит для сравнения нескольких карт, построенных на различной исходной информации.

Данная классификация опирается на алгоритм естественных границ Дженкса (Jenks' Natural Breaks algorithm). Дополнительную информацию см. в Univariate classification schemes in Geospatial Analysis—A Comprehensive Guide, 3rd edition; © 2006–2009; de Smith, Goodchild, Longley.

Чтобы задать классификацию методом естественных границ (Дженкса), задайте собственно метод Естественные границы (Natural Breaks (Jenks)) и укажите количество классов.

Геометрические интервалы

Схема классификации методом геометрических интервалов строит границы классов, основываясь на интервалах, имеющих геометрическую последовательность. Геометрический коэффициент в этом классификаторе может измениться (на обратный к нему), чтобы оптимизировать диапазоны классов. Алгоритм создает геометрические интервалы путем минимизирования квадратической суммы элементов в каждом классе. Это позволяет добиться того, что в каждом классе будет находиться примерно равное количество значений, и размеры интервалов будут примерно равнозначными.

Этот алгоритм был специально разработан для обработки непрерывных данных. Этот метод сочетает в себе достоинства методов равного интервала, естественных границ и квантиля. Он позволяет корректно разделить средние значения и выбивающиеся из ряда крайние, позволяя получить результат, адекватный с картографической точки зрения и визуально привлекательный.

Например, метод классификации по геометрическому интервалу подходит для набора данных об уровне осадков, где зарегистрированы остатки только в атрибутах 15 из 100 метеостанций (менее 50%), а атрибуты остальных метеостанций равны 0.

Чтобы задать классификацию методом геометрических интервалов, задайте собственно метод Геометрический интервал (Geometrical Interval) и укажите количество классов.

Стандартное отклонение (Standard deviation)

Классификация методом средне-квадратического отклонения показывает, насколько значения атрибутов объектов отличаются от среднего значения. ArcMap вычисляет среднее значение и стандартное отклонение. Границы классов строятся с равными диапазонами значений, пропорциональными стандартному отклонению—обычно в интервалах 1,½, или ¼ средне-квадратического отклонения, используя средние значения и стандартное отклонение от среднего. Двухцветная шкала помогает выделить значения выше среднего (оттенки синего) и ниже среднего (оттенки красного).

Чтобы задать классификацию методом среднеквадратического отклонения, укажите метод Ср. кв. отклонение (Standard Deviation) и определите долю стандартного отклонения, чтобы определить каждый интервал класса.