數值分類學

數值分類學以表型特徵為基礎，利用有機體大量性狀（包括形態學的、細胞學的和生物化學等的各種性狀）、數據，按一定的數學模型，套用電子計算機運算得出結果，從而作出有機體的定量比較，客觀的反映出分類群之間的關係。

基本介紹

• 中文名：數值分類學
• 方法：選取人參屬52個形態性狀
• 學科：分類學
• 性質：邊緣學科

解釋

例如根據選取人參屬52個形態性狀、細胞學性狀和化學性狀，對中國人參屬10個種和變種進行數值分類學研究，進一步證明化學分類研究把人參屬分為兩個類群基本上是合理的。數值分類學通過對已有的植物信息資料，套用計算機進行數量統計分析，客觀的比較各組資料間的關係，重建進化關係並判斷性狀和器官的進化趨向。

研究對象

進行確定數值分類工作的第一步，是確定分類單位，它可以是個體，品系，種，屬或更高級的單位。但主要是應當使挑選單位儘可能代表所研究的有機體。在特定研究中所採用的最基本單位，稱為分類運算單位（operational taxonomic unit，簡稱OTU）

選擇性狀

性狀的選擇對數值分類學的分類研究至關重要。就植物分類而言，要選擇相對穩定的形狀，也就是要選擇那些受環境影響較小，如繁殖器官，具體地說是花序的類型，雄雌蕊的數目，種子的特徵，果實開裂方式等等。有些性狀雖然變化較大，可以採用數學方法進行變換，常用的一種變換是取兩形狀之間的比值當做一個新的性狀。譬如葉的大小變化較大，如果取其長與短之比作為新的性狀，往往比較穩定而可靠。除形態、解剖特徵外，也可以選擇細胞的、生理和生化的等多種多樣的性狀。為了獲得穩定和可靠的分類，特徵數量一般要在50個以上，最好100個或更多。

性狀編碼

1.數值性狀 用自然數和實數所表示的性狀均稱為數值性狀。例如生物形態的各種度量、長度、面積、體積、角度和重量等；生物組織器官各部分構成的數量；各種形狀之間的比例關係；各種儀器測試的數據等，這些都是數值性狀。數值性狀本身就已經是數值，故多數的分類方法對數值性狀無需編碼處理，就可轉入下一步進行數學運算。