数量分类学numerical taxonomy

　　 亦称数值分类学。为 C.D.Michener和R.R.Sakal所提出的分类学的一派其基本观点可追溯到古代的M.Adanson（1757）。Adanson的分类法（Adansonian classification）认为1个或少数特征分类的体系是人为分类，自然分类而是要考虑到多数的特征。数量分类学的基本原理是：（1）分类单位尽可能建立于多数的性状上；（2）事前对各个性状要同等重视；（3）就所有性状求出其相互的相似度；（4）分析并识别分类单位群的相似度的结构；（5）分别进行此等相似性的系统考察；（6）从哲学的经验论（empiricism）的立场出发。实践时采用多变量分析（multivariata analysis）方法，计算机的发展大有助于此项技术的应用。其顺序是：（1）作为对象的分类单位〔尤其是在数量分类学上称为运算的分类单位（OTu）〕与性状的选择；（2）OTu和性状间的数据矩阵（data matrix）的形成；（3）相关矩阵（correlation matrix）（包含类似系数和分类学的距离矩阵）的形成；此时有性状间相关和种间相关二法；（4）减去相关矩阵的变数而归纳为数据特征。这里可用多变异分析各法〔因子分析、主要成分分析、群析、型式（pattern）分类等〕；（5）将其结果进行图示，并进行OTU及性状的分类。现在，数量分类学，从细菌类直到灵长类都广为适用。其结果跟仅以标本的少数性状进行的古典分类学有不一致的例子，另也有能证实生物系统学的结果的例子。