在 JMP 中，在數據表中選擇數值變量後，列 > 實用程序 > 創建分類公式可用於根據各種規則將數值變量劃分為類別。
例如，可以方便地將年齡輸入的數據分類為十幾歲、二十幾歲等，或者對於最高分數為 100 分的測試，將 80 分或以上分類為“及格”類別，將低於 80 分分類為“不及格”類別。
分類規則有多種選項，如下圖所示。很容易想像如何劃分“等寬分類”和“按百分位分類”，但是有選項“詹克斯自然分類法分類”可能有很多人不知道這樣的分類方法。
因此，在這篇博客中，我將展示在什麼情況下使用“Jenks自然分類分類”，以及與其他分類方法進行比較的分類示例。
Jenks 中的自然分類是什麼
關於“Jenks 自然分類法分類”，JMP 文檔有以下解釋。
通過指定箱數，您可以創建箱分割點，以最小化每個箱內的方差並最大化箱之間的方差。
這種分類方法是使用地圖對某個數值進行分類時兼容的方法就是這樣。
為了可視化每個區域的數值差異（例如人口密度、二氧化碳排放量等），可以將數值數據分為幾個類別，並可以創建顏色編碼地圖（等值區域圖）。這時候就出現瞭如何對數值數據進行類別劃分的問題，Jenks的自然分類方法就是一種方法。
使用 Jenks 自然分類對地圖進行顏色編碼的示例
考慮以下示例。
例子：計算日本47個都道府縣每10萬人擁有的醫生數量，繪製在地圖上並進行比較
下圖顯示了選擇“Jenks 自然分類分類”作為切入點且類別數指定為 5 時的情況。除以中間值例如235.30583，但可以這麼說值變化較大的地方被分隔為組邊界這將是。
右下角創建計算列單擊該按鈕可在數據表末尾創建具有五個類別的新名義列。在這個例子中，下圖中的黃色列顯示了每 100,000 人口中的醫生數量，從這個連續列中我們創建了一個具有五個分類的新列（以藍色選擇）。
*數據來源：國家統計中心SSDSE（教育標準數據集）
讓我們使用新創建的列對日本地圖進行顏色編碼，並將其與 190 到 390 進行比較，這些 190 到 390 分為 5 個等距（等寬）增量，增量為 40。
使用 JMP 的“Graph Builder”，日本地圖使用藍色陰影分為 5 類。
左下圖是Jenks的自然分類，右下圖是等寬分類的圖。
兩張地圖都顯示，西部地區的醫生數量往往較多（每 10 萬人），而東部地區的醫生數量往往較少。
另外，在左側詹克斯的自然分類中，您可以看到比右側塗成深藍色的都道府縣更多。
京都、鳥取、岡山、德島、高知、長崎都屬於這一類。顯然，這些府縣的醫生很多。
如前所述，Jenks 的自然分類器使用具有相似值的數據往往屬於同一類別。因此，如果像本示例中那樣除以顏色強度，則更容易掌握數據的特徵。
這次，我用地圖繪製數據展示了“Jenks自然分類”的用處，但它是可視化數據時有用的方法，而不僅限於地圖。不過，由於它不是除以“190到230”這樣一個好的數字，所以需要小心的是，看到結果的人會懷疑為什麼要除以這樣一個半生不熟的數字。
最後，這是一張圖表，繪製了每 100,000 人中醫生的數量除以“Jenks 自然分類”和“等寬度”的情況。
藍色：Jenks 自然分類，紅色：等寬
在這個例子中，你可以看到劃分較大值的方式是有特點的。
作者：Naohiro Masukawa（JMP 日本）
