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执行分类时，可以通过为每个类成员指定相同的符号，将类似的要素分到同一个类中。通过将要素聚集到类中，您可以更加轻松地识别数据的模式。类范围的定义可确定哪些要素属于该类以及哪些要素会影响到地图的外观。通过更改分类间隔（两个类之间的边界），您可以创建出外观差异很大的地图。既可以通过手动方式创建类，也可以使用标准分类方案。
为何要通过手动方式设置类范围？
如果要查找满足某种特定条件的要素，或者要将要素与有意义的特定值进行比较，则应通过手动方式创建类。为此，需要以手动方式指定各个类的上限和下限。
您还可以通过手动方式对数据进行分类，以强调某个特定范围的值（如高于或低于阈值的那些值）。例如，您可能需要着重强调低于某个高程级且易受洪水影响的那些区域。
此外，当需要分离和突出显示数据范围时，通过手动方式对类进行分配也是个十分有效的手段。例如，如果数据集的整个范围是 0.0465 到 0.1736，而您想要将较高的值分离出来，则可以通过手动方式将低于 0.15 的所有值分配到一个类中，然后将高于 0.15 的所有值分配到另一个类中。
下图显示了如何通过类的手动分配来突出显示选定的数据范围。
使用标准分类方案
类范围和间隔的定义方式可确定属于各个类的数据的量以及地图的外观。分类方案包括两个主要部分：组织数据所参照的类数目以及指定类时所依据的方法。类数目取决于您的分析目的。然而，需要对为类分配数据时所依据的规则进行简要说明。对于地统计图层，可通过以下三种标准方法为类分配数据：
- 相等间隔
- 分位数
- 几何间隔
相等间隔
可能值的范围被划分为大小相等的若干间隔。由于位于极值处的端点通常较少，因此极值类中的值的数目也较少。此选项在突出显示极值中的变化时十分有用。此选项可能最适用于常见的数据范围，如百分比或温度。
分位数
可能值的范围被划分为大小不等的若干间隔，从而使各个类中的值的数目均等。包含极值的类和包含中间值的类具有相同数目的值。因为极值部分的间隔通常较大，所以此选项在突出显示中间值分布中的变化时十分有用。
几何间隔
此分类方案根据具有几何系列的组距创建分类间隔。分类器中的几何系数可以更改一次（可更改为其倒数），以便优化类范围。该算法创建几何间隔的原理是，使每个类的元素数的平方和最小。这可确保每个类范围与每个类所拥有的值的数量大致相同，且间隔之间的变化非常一致。
此算法专门用于处理连续数据。这是相等间隔、自然间断点分级法 (Jenks) 和分位数间的折衷方法。其在突出显示中间值变化和极值变化之间达成一种平衡，因此生成的结果外形美观、地图内容详尽。
使用“几何间隔分类”的一个例子是降雨量数据集，在该数据集中只有 15% 的气象站（少于 50%）记录了降雨量，其余的气象站没有记录降雨量，因此它们的属性值为 0。