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抽象分類
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抽象分類是獨立於被分類事物主體的內容而設計的一種分類系統。它不同於自然分類(Natural Classification)，後者係根基於事物的主題內容所設計的分類系統。抽象分類可區分為3種類型，即人為分類(Artificial Classification)、偶發分類(Accidental Classification)及純抽象分類(Purely Abstract Classification)。
人為分類通常以外在的特性，如時代、地理位置、資料形式、作者的國籍、作者姓名或以上各種特性的組合等作為基礎。偶發分類則依賴事物本身隨機性的特殊屬性如大小、顏色等，甚至以與事物本身毫無... |
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漢和圖書分類法
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漢和圖書分類法係由哈佛大學燕京圖書館館長裘開明先生所編訂。裘先生在大學肄業時代正值新文化運動，研究國學、整理國故之風彌漫我國，曾受到胡適先生所發表有關整理國故方式論文之啟示，即構思採用胡先生所提倡的索引方式整理圖書。裘先生曾在廈門大學圖書館，採用杜威十進分類法整理圖書；但發現扞格難通，乃著手研究編撰適合中、日文圖書所用之分類法。民國16年(1927)初次草擬「漢和圖書分類法大綱」，並獲馮漢驥、湯吉禾、梁思永、岸本英夫、下山重丸、田洪都、房兆楹、杜聯喆、顧廷龍、聶崇岐、洪業、Dr. C.S. Gardner、Professor J.R. Ware、趙元任、Professor Serge El...
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數值分類法
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係利用整體的相似度與大量的特徵來決定微生物分類位置的一套系統，此可用來判定未知微生物的根源為已確立之分類單元的一部份。在微生物學上最常見的相似度指標是simple matching(Ssm)與Jaccard(SJ)coefficients，計算公式如下：
Sm: simple matching coefficient ++：二者皆為 ""+""的特徵數目 --：二者皆為 ""-""的特徵數目 (+-)+(-+)：二者不同特徵的數目 Sj: Jaccard coefficient |
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工業分類
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直接以工業產品而進行分類。如基本金屬工業、化學工業、食品工業等。
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分類錯誤
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某一個體，測量值或屬性被錯誤地分到其應該被分配的類別之外的一類中。當分類錯誤並無系統性的偏差，而以隨機方式存在時，稱為隨機分類錯誤；其結果往往把原本有相關之因素導向無相關或虛無(null)相關。
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［中國圖書分類法］
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［中國圖書分類法］係由前南京金陵大學圖書館館長劉國鈞先生編訂的圖書分類法改編而成。初成於民國18年(1929)，25年增訂再版，38年以前，大陸圖書館採用此法者頗多。41年及51年，熊逸民曾加以修訂；53年，賴永祥據以大幅增訂，擴增類目，出版新訂初版，並另編索引一冊。62年，賴氏出版新訂2版；70年，再增訂6版（62年3版，65年4版，66年5版均係重印，並非修訂）；78年，增訂7版問世。索引自新訂初版以後，未再有新版出現。此分類法在臺灣廣為各類型圖書館採行，加以國立中央圖書館的中文圖書及其出版的［中華民國出版圖書目錄］亦採用此分類法，影響更大。
該分類法的基本架構，係仿照杜... |
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圖書分類法
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按書籍的內容或主題編列記號，並依記號收藏、管理、利用書籍的方法。如杜威十進分類法、中國圖書分類法等。
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［中國圖書分類法（試用本）］
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［中國圖書分類法］，為前南京金陵大學圖書館館長劉國鈞所編訂，初成於民國18年(1929)，25年再版，38年以前，廣為我國圖書館所採用。53年，賴永祥先生對此法加以增訂，在臺灣地區各級圖書館採用相當普遍。唯科技發展日新月異，部分類目已難以涵蓋，國立中央圖書館為因應實際需要，決定根據分類編目人員實際工作經驗，並參酌各國通用之分類法，就該法作一分析研究，原有類目合用者保留之，不合用者修訂之。68年，該法修訂完成，訂名為［中國圖書分類法（試用本）］由國立中央圖書館出版，供各界參考試用。
試用本之架構，悉承舊法，未作更動，仿［中國圖書分類法］之例，分成10大類：0總類，1哲學類，2宗... |
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［中國圖書十進分類法］
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［中國圖書十進分類法］係由何日章編訂的圖書分類法，又名［何氏十進分類法］。民國23年(1934)，由國立北平師範大學圖書館印行初版；45年，在臺增補再版；民國53年，出版第3版；61年，出版第4版；此後即未再有新版問世。
該分類法主要依據［杜威十進分類法］(Dewey Decimal Classification)，參考杜定友［世界圖書分類法］、森清氏［日本十進分類法］，以及［美國國會圖書館分類法］(Library of Congress Classification)編製而成。該分類法分為十部，十部之類目及次序，完全依照杜威十進分類法，以期圖書館之中、西文圖書能採用同一分類... |
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非監督式分類
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在非監督式分類中，未判釋資料並不與訓練樣本的資料比較。在這個分類中，先檢視大量的未判釋資料特徵向量值，然後根據這些資料的特性將它們分成不同的群集(Cluster)亦稱群集類別。並使類別間之差異大於類別內之差異。實際上，同一類別的資料向量點在資料向量空間圖上位置相近，不同類別的向量點則在圖上較為遠離。如果資料向量的分向量代表不同波段的反應，最終的類別即可稱為光譜類別(spectral classes)，以與資訊類別(information classes)區別。資訊類別是指分析者關心的地面覆蓋物類別。一般而言非監督式判釋可用於較不熟悉之地區，或需快速取得大量判釋成果時。
影像分類法中，其分類標準未事先檢驗者。此種分類法對於待研究之地區，或對象並無已知樣本或類別資訊，而是依據資料間之集群關係來決定分類。
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 曾經查過此詞彙的人也經常查詢以下字詞： |
貓頭鷹博士