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 на вкладке Символы в диалоговом окне Свойства слоя.
Откроется диалоговое окно Классификация, 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, 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. 
На правой панели нажмите кнопку Процент 
, чтобы поработать с процентами наблюдений, попавшими в каждый класс. 
Стандартные методы классификации в ArcGIS
Равный интервал
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 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 и укажите размер интервала. 
Квантили
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 различающимися значениями могут оказаться в одном классе. Вы можете минимизировать искажение, увеличивая число классов.
Чтобы задать классификацию методом квантиля, задайте метод как Квантиль и укажите количество классов. 
Естественные границы
В методе естественных границ классы основаны на естественной классификации 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. Дополнительную информацию см. в Univariate classification schemes в Geospatial Analysis – A Comprehensive Guide, 6th edition; © 2007-2018; de Smith, Goodchild, Longley.
Чтобы задать классификацию методом естественных границ (Дженкса), задайте собственно метод Естественные границы) и укажите количество классов. 
Геометрический интервал
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 минимизации суммы квадратов числа 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 и укажите количество классов. 
Среднеквадратичное отклонение
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 и определите долю стандартного отклонения, чтобы определить каждый интервал класса. 