Практичне застосування принципів класифікації

Вибір схеми

Перед тим, як вибирати схему класифікації, необхідно з'ясувати характер розподілу даних. Треба побудувати гістограму й відрегулювати шкалу її горизонтальної осі так, щоб уникнути порожніх інтервалів. Вертикаль­на вісь має показувати кількість об'єктів, що потрапляють у межі кожного інтервалу.

Більшість електронних таблиць створюють гістограми аналогічно програмам статистичної обробки аналітичних ГІС типу ArcInfo або Arc View.

З’ясувавши характер розподілу, можна використовувати такі принципи для вибору методу класифікації:

1. Якщо дані розподілені нерівномірно (багато об'єктів мають однакові чи близькі значення й помітні перепади між значеннями груп), то доцільно використовувати природний розподіл.

2. Якщо дані розподілені рівномірно й необхідно підкреслити різницю між об'єктами, то доцільно використовувати рівні інтервали чи середньоквадратичне відхилення.

3. Якщо дані розподілені рівномірно, а показати необхідно відносні розбіжності між об'єктами, то доцільно використовувати квантилі.

ГІС легко і швидко дозволяє змінювати діапазони класу, кількість класів і вигляд символів, що відображають об’єкти класу. Це дає можливість візуально оцінити й вибрати кращий з декількох підходів, що надзвичайно зручно, коли оцінюється нова вибірка чи окреслюються можливі закономірності розподілу.

Визначення кількості класів

Якщо визначено схему класифікації, то необхідно з’ясувати кількість створюваних класів. Ґрунтуючись на цій кількості і схемі класифікації, ГІС обчислює діапазони класів. Якщо вибрано оптимальну схему класифікації, то поява додаткової інформації не змінить кількість класів, а лише зробить закономірності більш помітними.

Проте потрібно пам'ятати, що більшість користувачів може розріз­няти на карті до семи кольорів, тому використання більше семи класів робить важким пошук об'єктів із близькими значеннями. Зазвичай, чо­тирьох чи п'яти класів цілком достатньо, щоб відобразити основні закономірності розподілу даних. Використання кількості класів менше трьох-чотирьох, може призвести до втрати багатьох взаємозв'язків між об'єктами, а отже і низки закономірностей. Однак, якщо вивчаються нові дані з метою визначення типу групування чи об'єктів, виявлення закономірностей їхнього розподілу, то кількість класів можна збільшити. Тоді діапазон кожного класу буде вужчий, а значення об'єктів, що потрапили в нього, ближчими до своєї реальної величини.