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正如创建经验半变异函数中位置的地表和半变异函数云所示，快速绘制每个位置对变得难以处理。存在太多点以至于图变得非常拥挤，而根据图只可解释很少内容。要减少经验半变异函数中点的数量，将根据彼此间的距离分组位置对。此分组过程称为分组（binning）。
分组是一个两阶段的过程。
第一阶段
首先，组成点对，然后，将这些对分组以使它们具有一致的距离和方向。在 12 个位置的地表场景中，可以看到所有位置与一个位置（红色点）的配对。位置对之间相似颜色的连接线表示分组距离相似。
会对所有可能的对执行该过程。可以看到，在配对过程中，每增加一个位置，对的数目将迅速增大。这就是对于每个条柱而言仅将条柱中所有对的平均距离和半方差绘制为半变异函数上单个点的原因。
第二阶段
在分组过程的第二阶段，根据一致的距离和方向将对分组。设想一个图，使每个点具有公共原点。此属性使经验半变异函数对称。
对于每个条柱，形成了连接的所有位置对的值的平方差，将这些值取平均数然后乘以 0.5 以赋予每个条柱一个经验半变异函数值。在 Geostatistical Analyst 中，您可以控制步长大小和步长数。每个条柱中的经验半变异函数值将采用色彩编码并称为半变异函数表面。