Geoaxborot tizimi

Tabiiy chegaralar uslubi guruhlar chegaralarini ma‟lumotlar tarkibida mavjud bo„lgan o„zaro farqlanishlar mazmun-mohiyati bo„yicha belgilanishini ifodalab beradi. Bunda ob‟ektlar bizni qiziqtirayotgan atribut qiymatining o„sib borishi tartibida joylashtirib chiqiladi, chegaralar qiymatlardagi nisbatan keskin sakrashlar qayd qilinuvchi sohalar bo„ylab o„tkaziladi.
Teng maydonlar uslubi poligonlarni har bir sinf tarkibida umumiy maydoni bir xilda bo„lishi asosida tasniflab chiqish imkonini beradi. Bu uslub o„zaro yaqin maydonga ega bo„lgan poligonlar uchun qo„llanilishi yaxshi samara beradi. Maydonlarning katta ko„lamda mavjudligi sharoitida, ulardan eng kattasi sinfni tashkil qilishi mumkin. Bu maydon o„z tarkibiga maydoniga ko„ra kichik o„lchamdagi poligonlar bo„yicha atribut qiymatlari variatsiyalarini qamrab oladi.
Teng intervallar uslubi yordamida atributlarning barcha qiymatlari o„lchamlari bo„yicha o„zaro teng bo„lgan kenja guruhlarga ajratib chiqiladi. Bu uslub agar, siz atribut qiymatlarini boshqa qiymatlar bilan solishtirishni qayd qilishni hoxlasangiz, masalan foydali qazilma konlarini zahiralariga ko„ra - kichik, o„rtacha yoki yirik konlarga tasniflamoqchi bo„lsangiz, ushbu vaziyatda foydalanilishi mumkin. Teng intervallar uslubi bo„yicha tasniflash diapazoni oldindan ma‟lum bo„lgan ma‟lumotlar uchun ideal darajada mos keladi. Agar, siz ob‟ektlar o„rtasida deyarli mavjud bo„lgan, nozik faqrlanishlarni aniqlamoqchi bo„lsangiz, u holda bu uslubdan foydalanish belgilangan masala echimiga erishish uchun mos kelmaydi.
Kvantillar uslubi bo„yicha har bir sinf tarkibiga ob‟ektlar bir xil son miqdorida kiritiladi. Tasniflashning bu uslubidan foydalanish ayrim vaziyatlarda chalkashishlarga sabab bo„lishi mumkin, chunki atributlarning kichik qiymatlari ko„pincha holatlarda yuqori qiymatlar qayd qilinuvchi atributlar bilan bitta sinfga tushib qolishi ham mumkin. Bu ko„rinishdagi buzilishlarni bartaraf qilinishi sinflarning sonini oshirish orqali hal qilinishi mumkin. Kvantillar uslubi bo„yicha tasniflash nisbatan chiziqli tavsifda taqsimlangan ma‟lumotlar uchun ko„proq darajada mos keladi.