分类应用方法有哪些

⑴ 分类学方法

分类学方法有：

①共同起源。每一个物类都有一个起源的问题，要求同一系统内的物种或物类必须是起源于共同的祖先的，这样才能反映自然系谱。这叫做建立单系系统，单系是指一个物类起源于一个祖种。复系则指起源于两个或多个祖种。分类学要求建立单系系统，不取复系系统。

②分支发展。一个新物类的产生最初总是少数，在理论上该是一个物种。从这个最初的祖种，通过分支发展，从少到多，形成为许多不同支系。系统发展是分支发展的过程，分支关系反映亲缘关系。图1是简化的系统树，从A到H代表8个物种或物类，A和B的共同祖先在Ⅰ处，A和C的在Ⅱ处，A和F的在Ⅲ处。

③级进发展（或级序发展）。分支是横的分化，级进是纵的上升，是生物从低级到高级的发展。分支与级进是相辅相成的。例如：硬骨鱼类在分支发展中有一支演进为两栖类，两栖类在分支中有一支演进为爬行类，另一支演进为哺乳类，而鸟类和哺乳类，又再各自分支发展。

(1)分类应用方法有哪些扩展阅读：

分类学有广义与狭义之分。广义分类学就是系统学，指分门别类的科学。 狭义分类学特指生物分类学，研究活着的和已灭绝的动植物分类的科学，即研究动物、植物的鉴定、命名和描述，把物种科学地划分到一种等级系统以此反映对其系统发育的了解情况。

分类学是综合性学科。生物学的各个分支，从古老的形态学到现代分子生物学的新成就，都可吸取为分类依据。分类学亦有其自己的分支学科，如以染色体为依据的细胞分类学（或染色体分类学），以血清反应为依据的血清分类学，以化学成分为依据的化学分类学等等。动物、植物和微生物，作为三门分类学，各有其特点；病毒分类则尚未正式采用双名制和阶元系统。

以生物性状差异的程度和亲缘关系的远近为依据，将不同的生物加以分门别类的。生物学家将地球上现存的生物依次分为：界、门、纲、目、科、属、种7个等级。其中，种是生物分类的基本单位。

⑵ 全宗内档案常用的分类方法和应用

1．全宗分类的意义和要求

定义： 全宗内档案的分类，就是把立档单位所形成的档案，按其来源、时间、内容和形式的异同，分成若干层次和类别，使全宗内档案构成一套有机的联系。

主要包括分类方法的选择、分类方案的制定、档案归档和案卷排列等内容。

分类意义：

一是档案经过区分全宗之后，如果不进行分类，仍然是一堆杂乱无章的材料，只有对全宗内档案进行合理的分类，才能揭示出它们之间的内在联系，成为一个有机整体，便于系统地提供利用；

二是不作分类，则立卷、排列和编目等工作无法进展；

三是库房空间使用规划、全宗指南及全宗文件卡片建立，都与档案分类密切相关。

2．全宗内档案常用的分类方法和应用

年度分类法： 就是根据形成和处理文件的年度将全宗内档案分成各个类别的方法。

一是文件上有不同年度的几种日期：

如：内部文件和一般发文以写成日期为根据；

收文以收到日期或公布、生效日期为根据；

指示、命令等指令文件以签署日期（落款日期）为根据；

计划、总结、预算、决算、统计报表等以内容所针对的日期为根据；

跨年度的计划可放入开始的年度；

跨年度的总结可放入最后年度；

跨年度处理的专门案件、来往文书等，可放入关系密切的年度或最后结案年度；

二是文件上没有日期：

就要考证和判定文件的准确日期或近似日期，并按年度合理地归类。

判定方法：从文件内容、文件的制成材料、格式、字体和各种标记来判定日期；

专门年度：如学校的“教学年度”指的是9月1日至次年8月31日为一个学年；

组织机构分类法：就是根据文书处理阶段形成和处理文件的承办单位进行分类，即按照立档单位的内部组织机构将全宗内档案分成各个类别。

在一个机关里，各个组织机构都承担某方面的职能和任务，按形成文件的组织机构分类，可以较好地保持文件在内容上的联系，便于按照职能查找和利用档案。

注意事项：涉及几个机构的文件分类。

（1）经过本机关党组或党委讨论而以行政名义发的文件，应归入行政机构内；

（2）业务机构起草而以机关名义发的，应归入机关的中心机构（如办公室）；

（3）几个机构联合办理的，应归入主办单位，也可归入“退存”的单位或最后承办单位。

问题分类法：也称事由分类法，就是按照文件内容所说明的问题将全宗内档案分成不同的类别。

优点：

能使内容性质相同的文件比较集中，避免同类问题文件分散，能较好的保持文件之间内容方面的联系，便于按照专题查找和利用档案。

注意事项：

不要轻易打乱组织机构而先按问题分类，一般是不适合组织机构分类或每个机构内文件非常多的情况下，才使用问题分类法。

⑶ 几种分类方法的应用效果

（1）基于ISODATA算法的非监督分类实现与效果

ISODATA法的实质是以初始类别为“种子”施行自动迭代聚类的过程。迭代结束标志着分类所依据的基准类别已经确定，它们的分布参数也在不断的“聚类训练”中逐渐确定，并最终用于构建所需要的判决函数。从这个意义上讲，基准类别参数的确定过程，也是对判决函数的不断调整和“训练”过程。

此次实现过程是在基于 IDL 语言下的 ENVI4.0 环境下实现的。主要参数如下：拟分类个数（Number of Classes）：6；最大迭代次数（Maximum Iterations）：8；像元变化阈值（Change Thresh-old）：5%；一类中的最小像元数（Minimum Pixel in Class）：5；类的最大标准差（Maximum Class Stdv）：1；最小距离（Minimum Class Distance）：5；合并成对类别的最大值（Maximum Merge Pairs）：2；我们想要计算所有像元的DN值，故距离类别均值得标准差（Maximum Stdev From Mean）和所允许的最大距离误差（Maximum Distance Error）均为缺省DN值。

图3-24是显示康恩纳德斑岩铜矿床周围的影像为处理数据源的ISODATA非监督分类图。

表3-17 康恩纳德矿点ETM⁺遥感影像分类后类别比重表