那Jenks又是谁？简单介绍下：
George F. Jenks (1916-1996)，美国制图学家，生于纽约。41年本科毕业后加入陆军航空队，退伍后进入雪城大学深造，在Richard Harrison指导下学习制图。49年博士毕业后获堪萨斯大学教职，设计并执教制图学课程至退休。Jenks发明的Natural Breaks分类法是最常用的数据分类法，也是ArcGIS中的默认分类法。 Natural Breaks算法又有两种：
（1）Jenks-Caspall algorithm(1971)，是Jenks和Caspall发明的算法。原理就如前所述，实现的时候要将每种分类情况都计算一遍，找到方差和最小的那一种，计算量极大。n个数分成k类，就要从n-1个数中找k-1个组合，这个数目是很惊人的。数据量较大时，如果分类又多，以当时的计算机水平根本不能穷举各种可能性。所以当时计算的得到的自然断点是看“运气”的！当然也有一些经验得来的评价指标。
（2）Fisher-Jenks algorithm(1977)，Fisher(1958)发明了一种算法提高计算效率，不需要进行穷举（暂时还没看明白，文献也很少。等我弄明白了，再另写吧）。Jenks将这种方法引入到数据分类中。但后来者几乎只知道Jenks而不知Fisher了，难道是学地理的数学都太差的缘故: P。ArcGIS也是以这个算法为基础改进的，就是说还要更快！开源软件中也有些实现了，后面再说。
Natural Breaks分类可以很好地“物以类聚”，类别之间的差异明显，而类内部的差异是很小的，每一类之间都有一个明显的断裂之处。
6.比较与总结从直观上看
这份数据用Standard Deviation和Natural Breaks分类的效果较好，它们两个都考虑了数据分布的统计特征。而Equal(Defined) Interval和Quantile，仅仅是两种相对主观的分类法，不管是类间的距离还是类的数目，在这里都没有明确的标准。不像温度这样的数据，长久以来大家都有默认的区间，比如以10度为区间。这个比较还说明了一点，即相同的数据，用不
同分类方法，所表现的效果是截然不同的，特别是偏度很大或很小的数据。idvsolutions曾撰文讨论过，可参考。另外，如果要表示时序数据的时候，分类一定要确定，不能因为不同时刻不同数据有不同的分类。比如地图汇的这个气温变化例子，做得很好。不过有个小问题，就是图例的区间都是闭合且连续的。即上一个区间的终点和下一个区间的起点相同，那这个间断点到底应该属于哪一类呢？貌似地图汇暂时都是这样的处理。