分級化という採取データの分類方法

一般化とは、データと呼ばれる情報の特性をつかんだうえで取得データを取拾選択したうえ簡略化まで行っていくことと定義されています。さらにクラス間隔は、データにフィルターをかけるようなものと考えてもらうと分かりやすいかもしれません。このフィルターの選定如何で完成した図が細か過ぎてわかりにくくなったり、逆に重要なデータが欠落してしまうことも起こり得るというものです。では分級化を行う際具体的にどうすればよいかという方法論もいろいろ提案されています。主旨となるのが、全データを包含させる、ダブりや漏れがない、データ数はできるだけ均等に、各クラス間での数学的関係がもてればなお良い、また地図に限ればエリア間の連続性も加味すべき、というような点と言われています。