分類應用方法有哪些

⑴ 分類學方法

分類學方法有：

①共同起源。每一個物類都有一個起源的問題，要求同一系統內的物種或物類必須是起源於共同的祖先的，這樣才能反映自然系譜。這叫做建立單系系統，單系是指一個物類起源於一個祖種。復系則指起源於兩個或多個祖種。分類學要求建立單系系統，不取復系系統。

②分支發展。一個新物類的產生最初總是少數，在理論上該是一個物種。從這個最初的祖種，通過分支發展，從少到多，形成為許多不同支系。系統發展是分支發展的過程，分支關系反映親緣關系。圖1是簡化的系統樹，從A到H代表8個物種或物類，A和B的共同祖先在Ⅰ處，A和C的在Ⅱ處，A和F的在Ⅲ處。

③級進發展（或級序發展）。分支是橫的分化，級進是縱的上升，是生物從低級到高級的發展。分支與級進是相輔相成的。例如：硬骨魚類在分支發展中有一支演進為兩棲類，兩棲類在分支中有一支演進為爬行類，另一支演進為哺乳類，而鳥類和哺乳類，又再各自分支發展。

(1)分類應用方法有哪些擴展閱讀：

分類學有廣義與狹義之分。廣義分類學就是系統學，指分門別類的科學。 狹義分類學特指生物分類學，研究活著的和已滅絕的動植物分類的科學，即研究動物、植物的鑒定、命名和描述，把物種科學地劃分到一種等級系統以此反映對其系統發育的了解情況。

分類學是綜合性學科。生物學的各個分支，從古老的形態學到現代分子生物學的新成就，都可吸取為分類依據。分類學亦有其自己的分支學科，如以染色體為依據的細胞分類學（或染色體分類學），以血清反應為依據的血清分類學，以化學成分為依據的化學分類學等等。動物、植物和微生物，作為三門分類學，各有其特點；病毒分類則尚未正式採用雙名制和階元系統。

以生物性狀差異的程度和親緣關系的遠近為依據，將不同的生物加以分門別類的。生物學家將地球上現存的生物依次分為：界、門、綱、目、科、屬、種7個等級。其中，種是生物分類的基本單位。

⑵ 全宗內檔案常用的分類方法和應用

1．全宗分類的意義和要求

定義： 全宗內檔案的分類，就是把立檔單位所形成的檔案，按其來源、時間、內容和形式的異同，分成若干層次和類別，使全宗內檔案構成一套有機的聯系。

主要包括分類方法的選擇、分類方案的制定、檔案歸檔和案卷排列等內容。

分類意義：

一是檔案經過區分全宗之後，如果不進行分類，仍然是一堆雜亂無章的材料，只有對全宗內檔案進行合理的分類，才能揭示出它們之間的內在聯系，成為一個有機整體，便於系統地提供利用；

二是不作分類，則立卷、排列和編目等工作無法進展；

三是庫房空間使用規劃、全宗指南及全宗文件卡片建立，都與檔案分類密切相關。

2．全宗內檔案常用的分類方法和應用

年度分類法： 就是根據形成和處理文件的年度將全宗內檔案分成各個類別的方法。

一是文件上有不同年度的幾種日期：

如：內部文件和一般發文以寫成日期為根據；

收文以收到日期或公布、生效日期為根據；

指示、命令等指令文件以簽署日期（落款日期）為根據；

計劃、總結、預算、決算、統計報表等以內容所針對的日期為根據；

跨年度的計劃可放入開始的年度；

跨年度的總結可放入最後年度；

跨年度處理的專門案件、來往文書等，可放入關系密切的年度或最後結案年度；

二是文件上沒有日期：

就要考證和判定文件的准確日期或近似日期，並按年度合理地歸類。

判定方法：從文件內容、文件的製成材料、格式、字體和各種標記來判定日期；

專門年度：如學校的「教學年度」指的是9月1日至次年8月31日為一個學年；

組織機構分類法：就是根據文書處理階段形成和處理文件的承辦單位進行分類，即按照立檔單位的內部組織機構將全宗內檔案分成各個類別。

在一個機關里，各個組織機構都承擔某方面的職能和任務，按形成文件的組織機構分類，可以較好地保持文件在內容上的聯系，便於按照職能查找和利用檔案。

注意事項：涉及幾個機構的文件分類。

（1）經過本機關黨組或黨委討論而以行政名義發的文件，應歸入行政機構內；

（2）業務機構起草而以機關名義發的，應歸入機關的中心機構（如辦公室）；

（3）幾個機構聯合辦理的，應歸入主辦單位，也可歸入「退存」的單位或最後承辦單位。

問題分類法：也稱事由分類法，就是按照文件內容所說明的問題將全宗內檔案分成不同的類別。

優點：

能使內容性質相同的文件比較集中，避免同類問題文件分散，能較好的保持文件之間內容方面的聯系，便於按照專題查找和利用檔案。

注意事項：

不要輕易打亂組織機構而先按問題分類，一般是不適合組織機構分類或每個機構內文件非常多的情況下，才使用問題分類法。

⑶ 幾種分類方法的應用效果

（1）基於ISODATA演算法的非監督分類實現與效果

ISODATA法的實質是以初始類別為「種子」施行自動迭代聚類的過程。迭代結束標志著分類所依據的基準類別已經確定，它們的分布參數也在不斷的「聚類訓練」中逐漸確定，並最終用於構建所需要的判決函數。從這個意義上講，基準類別參數的確定過程，也是對判決函數的不斷調整和「訓練」過程。

此次實現過程是在基於 IDL 語言下的 ENVI4.0 環境下實現的。主要參數如下：擬分類個數（Number of Classes）：6；最大迭代次數（Maximum Iterations）：8；像元變化閾值（Change Thresh-old）：5%；一類中的最小像元數（Minimum Pixel in Class）：5；類的最大標准差（Maximum Class Stdv）：1；最小距離（Minimum Class Distance）：5；合並成對類別的最大值（Maximum Merge Pairs）：2；我們想要計算所有像元的DN值，故距離類別均值得標准差（Maximum Stdev From Mean）和所允許的最大距離誤差（Maximum Distance Error）均為預設DN值。

圖3-24是顯示康恩納德斑岩銅礦床周圍的影像為處理數據源的ISODATA非監督分類圖。

表3-17 康恩納德礦點ETM⁺遙感影像分類後類別比重表