[data management]
Eine Methode der Klassifizierung statistischer Daten, die numerische Daten in Klassen oder Klassenintervalle mithilfe eines Algorithmus partitioniert, der die durchschnittliche Abweichung pro Klasse von ihrem Mittelwert minimiert und die Abweichung pro Klasse von den Mittelwerten aller anderen Klassen maximiert. Mit anderen Worten: Die Jenks-Optimierung versucht, die Varianz innerhalb einer Gruppe zu verringern und die Varianz zwischen Gruppen zu maximieren. Benannt nach dem US-amerikanischen Kartographen George Jenks.