Choropleth地圖-數據分類指南?
等間距，分位數，自然斷裂，漂亮斷裂。每種數據分類 *** 生成不同的脊索面圖。我們解釋了使用每種choropleth地圖的優缺點。
如何利用數據分類制作Choropleth地圖?
你已經準備好了你的定量數據。鼠標懸停在“分類”上，等待生成多色的choropleth地圖。
但你不禁想知道你是否選擇了正確的數據分類模式。
Equal intervals 分位數，自然休息，漂亮休息-有很多選擇。但它們之間有什么區別呢？
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這篇文章將幫助您了解存在**choropleth地圖**的類型，以及為您的地圖選擇哪一個。
選擇課程數量?
首先，必須基于多個類聚合數據。當你有更多的類，你會得到更多的變化，有時會使它更難分離陰影。如果你想測試不同的底紋， ColorBrewer 有顏色建議工具。
例如，這里是 10個班 ：
而類越少，類之間的分離就越少，例如 5個等級 下面。
畢竟，您決定使用的類的數量實際上取決于映射的目的。
選擇數據分類 *** ?
其次，您必須決定如何對數據進行分類。換一種說法，數據分類用邊界來安排數據，以分離類。您可以使用相等的間隔模式來分隔類：
或者，您可以選擇一種分位數類型的分類器，它在其中以不同的方式排列數據（更多內容見下文）。
每種數據分類技術都會生成唯一的**choropleth圖**。但是它們都給地圖閱讀器描繪了一個不同的故事。你必須意識到的一件事是，您在每個Choropleth映射中使用的是**相同數據**，但是真正的變化是**如何對數據進行分類**。
我們的示例數據?
你必須認識到的最重要的一點是，對于我們創建的每一幅choropleth地圖，我們都使用**相同的數據**。改變的是我們如何對數據進行分類。
在本例中，我們計算國家名稱中的字母數。例如：
馬里、古巴、秘魯等國 四個字母的國家 .
然而，波斯尼亞和黑塞哥維那有22個字符。
如果您打印出4到22個字符，它將有很多顏色。
例如，四個字母的國家是最淺的綠色陰影。隨著字母數的增加，陰影會變暗。
按國家/地區字符數劃分的Choropleth地圖陰影
哪個國家屬于哪個集團？很難說。
所以這就是我們使用數據分類的原因。當我們按類分組時，陰影會減少，我們會按組聚合數據。
最后，問題是我們如何定義這些類邊界或容器？換句話說，我們如何 對數據進行分類 分組？
首先，讓我們嘗試將類劃分為等距分組，如下面的等距分組，看看會發生什么。
等間隔數據分類?
等距切割和干燥。它真正的作用是 將類分成相等的組。
1班 ：4-8（113個國家有4、5、6、7或8個字母）
2班 ：8–12（41）
3班 ：12–16（12）
4級 ：16–20（8）
第5類 ：20–24（2）
這個 一個國家的最小字符數為4 比如秘魯。這個 最多24個字符 中非共和國。在地圖上繪制每個國家及其字符數時，如下所示（括號表示計數）：
等間隔數據分類從最小值中減去更大值（ 24-4=20 ）在我們的示例中，我們生成了5個類，但類的數量完全取決于您。然后，它將20除以5，得到一個區間（ 20/5=4 ）
幾乎所有情況下，等間隔的脊索映射都會導致 每類國家的不平等計數 . 例如，1類有 113個國家 在176個國家中，有4、5、6和7個字母。
然而，只有2個國家有超過20個字母。因此，與只有2種帶有深色底紋的顏色相比，此地圖顯示的淺色底紋顏色更多。
但是如果你想讓每個班級的國家數接近相等，會發生什么呢？這時你應該使用分位數圖。
分位數（等計數）分類?
這個 分位數圖 嘗試在5個類中的每個類中存儲相同數量的功能。換句話說，分位數映射嘗試 將組排列成相同的數量 . 因此，陰影將在分位數類型的地圖中均勻分布。
1班 ：4-6（56個國家有4、5或6個字母的名稱）
2班 ：6–7（38）
3班 ：7–8（19）
4級 ：9–11（36）
第5類 ：12–24（27）
分位數地圖占特征總數的176個國家。然后，它將總數除以類的數目得到平均值（ 176/5=35.2 ）最后，分位數映射計算每組中的數量，并盡可能接近平均值。
您可以看到每個類的計數看起來非常相似，并且 接近35.2 . 對于每個類，沒有太多或太少的可供計算。
盡管分位數合唱團地圖的平衡風格，他們也可能是誤導。它們是誤導性的，因為人們傾向于看一個陰影，把它歸為同一類。例如，一個12個字母的國家和一個24個字母的國家有相同的陰影……和 正義在哪里？
自然斷裂（Jenks）分類?
關于自然中斷（Jenks）分類要記住的之一件事是，它是針對Choropleth地圖的優化 *** 。簡而言之，它會排列每個分組，因此每個分組的 差異都較小類別 或陰影。
1班 ：4–6（56）
2班 ：6–8（57）
3班 ：8–12（41）
4級 ：12–18（18）
第5類 ：18–24（4）
自然中斷（jenks）采用迭代 *** ，將類之間的平方偏差和與數組平均值進行比較。然后，該算法使用方差擬合優度，1為完全擬合，0為差擬合。
自然斷裂數據分類 *** 的創始人是一位名叫喬治·弗雷德里克·詹克斯的制圖員。他專門研究看著地圖時人眼的運動。這張地圖的結果看起來也很棒。
您可以看到這個數據分類 *** 最小化每組的變化 . 因為我們有許多較短的國家名稱，所以它會找到合適的類別范圍。但它仍然設法將具有較長國家名稱的離群值分組到自己的類中。
標準偏差分類?
標準差是一種統計技術類型的地圖，基于多少數據不同于平均值。測量數據的平均值和標準偏差。然后，每一個標準差變成一個等級 在choropleth地圖上。
在我們的例子中，字符的平均數約為8.5，標準偏差為3.7個字符。因此，所有5到8個字符的國家將被置于0到1的標準偏差分組中。同樣，具有9到12個字母的國家被歸為0到1個標準偏差范圍，如下所示：
1級 ：
2級 ：-1至0σ（104）
3級 ：0至1σ（41）
4級 ：1至2σ（10）
5級 ：2至3σ（9）
6級 ：3至4σ（2）
7級 ：>=4σ（1）
作為輸出的原始類別需要向讀者澄清一點。平均值是多少？每個標準偏差的范圍是多少？
盡管這些不一致，標準偏差類型的地圖可能是最合適的 因為它的統計來源 . 所有4個字母的國家都是4個標準差，因為它與8.5的平均值有極大的偏差。
中斷分類?
如果你想要 整數 在你的范圍內，那么你應該選擇中斷。所有中斷都是向上或向下舍入每個斷點。因此，與599.364的臨界點不同，它將會變成60萬。
在本例中，很難看到數字的取整程度（它是按5進行分組的），因為上面的所有示例都會產生整數。但是當你有大量的數據，如人口估計（見下文），它會產生一些中斷。
1班 ：4–5（29）
2班 ：5–10（111）
3班 ：10–15（24）
4級 ：15–20（10）
第5類 ：20–24（2）
作為四舍五入數字的結果，中斷對于您決定的類的數量也是非常挑剔的。
下面是人口估計如何比較數據分類技術：
等間隔：
分位數：
自然斷裂（Jenks）：
很好的中斷。現在 很好 ：
你自己試試看?
Choropleth地圖使用不同的底紋和顏色來顯示定義區域中的數量或值。
通常情況下，地圖繪制者使用 數據分類 創造自己獨特的**choropleth地圖**。每種數據分類 *** 對讀者的影響不同。
在GIS中有幾種數據分類 *** 。我們用不同的例子概述了它們的差異。使用本指南可以對犯罪率、教育水平和政治水平等進行分類。
您最喜歡的數據分類 *** 是什么？請在下面發表評論。
來源：開源地理空間基金會中文分會
來源鏈接：https://www.osgeo.cn/post/1c32d
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