分類体系
分類体系（Taxonomy）は、クラス分けの実践と科学である。分類学は、分類の実行と科学である。語源は、ギリシア語の （'秩序'または'整理'を意味する）と （'法律'または'科学'を意味する）にさかのぼる。分類体系には分類学の単位"taxa"（の複数形）を使う。分類体系に対する英文「タキソノミー」（Taxonomy）は可算名詞としても使われる。
一つの分類学スキーマは、階層構造に整理された特定の分類である。典型的に、これは汎化－特化関係、あるいは正式ではないが親子関係とも呼ばれる基本型－派生型関係によって組織化される。このような階層関係で定義される派生型は、基本型と同じ特性、振舞および制約に加え、一つ以上の固有の特性、振舞および制約を持つ。例えば自動車は乗り物の派生型であるが、全ての乗り物は自動車ではない。そこで特定のタイプは乗り物であることに加え、自動車であるためのほかの制約を必要とする。他の例では、全てのシャツは衣類の一つであるが、衣類総体の個々にはシャツではないものを含むことから、衣類の属性（パラメータ）に加え、シャツであることを示す他のパラメータを満たす特定のタイプが「シャツ」に分類される。
本来の分類学は、構造体の分類（今日時にはで定義）または構造体の特定の分類をすることだけに参照される。それはまた、そのような一つの分類の基盤となる"原則"と同じように、もの又は概念の一つの分類を参照するため使われる。分類学は、それらの確立された自然の関係に沿って構造体の、認識、グループ化および命名の学習で取り扱う場面である。
ほとんどすべての生物や無生物、場所や概念、イベントや特性オよびあるいは関係性は、そこでいくつかの分類体系スキームに沿って分類され得る。ウィキペディアのカテゴリは一つのスキームを描き、そしてウィキペディアの完全分類体系は自動的に抽出される。近年はウィキペディア分類体系を改良し再構築するのに使われるWordNetなど、コンピュータ的語彙目録ともいえる手動で構築された分類体系を得た。
語彙の分類体系は時にはに見る、親子階層以外の関係タイプの関係スキームを適用される。この場合、それらは複数の親を持つ子1件を含み、例えば「自動車」は親である「乗物」と「鋼鉄機構」の両方と共に現われる可能性がある。これは具体的には、単に「自動車」がいくつかの異なった分類体系の一部であることを意味する。また特定の分類体系は、グループあるいはアルファベット順リストでさえ、対象物の種類を単に組織化したものの場合がある。そうであっても用語語彙はこれらのリスト化により適切となる。現在の用法としてにおいて、オントロジは関係タイプのより大きい変化に適用されることから、分類体系はより狭いと考えられる。
数学における階層的分類体系は、与件の対象物の組に対照するツリー構造の分類である。それはまた包含階層と名付けられる。この構造のトップにはすべてのオブジェクトに適用できる一つの分類としてルートノードがある。ルートの下のノードはより特定の分類で、分類されたオブジェクトの全体セットのサブグループに適用される。推論の進歩は汎用からより特定のものへと進む。科学的な分類体系で分岐すると常に 多義性がある。
それとは対照的に、法律用語、オープン・エンドな文脈分類体系における一つの分類体系は、特定文脈に関してのみ保持される。法律のドメインに依拠するシナリオにおいて、法律用語のオープン・テクスチャの形式的記述がモデル化されるとき、特定の概念の意味の「コア」と「陰影」の様々な表記が示唆される。推論の進歩は、個別からより汎用へと進む。
何人かの人々は、大人の人間の心は世界に関する彼の知識を、そのようなシステムへ自然に組織化すると論じた。この見方はしばしばイマヌエル・カントの認識論に基づく。人類学者 は、分類体系が一般に地域的な文化と社会システムに組み込まれることを観察した。おそらく民族の分類体系の最もよく知られかつ影響力を持つ研究はエミール・デュルケームの『宗教生活の原初形態』である。より最近の（数十年の経験的研究の結果を含む）民族的分類体系の取扱と科学的分類体系へのそれらの関係の議論がスコット・アトランの『博物学の認知的基礎』に見ることが出来る。
分類学の父とも呼ばれるカール・フォン・リンネ (大リンネ) が動植物の情報を分類表にまとめ、二名法を提唱し体系化した生物学的分類は、今日でも一般に知られる分類体系の形式である。前述の分類体系は特定の対象の進化過程の最終段階のみに注目し、最終結果をコミュニケートする手段、いわば経験的科学であるのとは対照的である。二名法に発する生物学的分類の対象にはタクソンから発生するタクサの予測や発見、記述及び（再）定義を含む。基本単位として界、門、綱、目、科、属及び種を含み、さまざまな略名表現にリンネの分類体系の序列の考え方とは別に発展している。動物学における学名命名法はより上位の名称がより広範囲を表す一方で、重要度順（上科から亜種への）の分類階級に付番を許すことを含め、国際動物命名規約で厳しく規制される。分類体系自体は決して規制されないが、常に特定のコミュニティでの研究成果を反映している。研究者は入手可能なデータに依存してタクサの変化に到達する上で、DNA配列データ解析が大幅に詳細化するにつれ、資源と手法にはコンピュータ分析印象的特徴の単純なかつにつれて変動がもたらされる。
今日、伝統的な階級ベースの生物学的分類は、タクソンが何を区別するかに焦点を当てるのではなく、系統樹へと遡及する系統的体系に代替されている。この良く知られたシステムを分岐学という。
伝統的な分類学（また古い系統学）における分析結果はしばしば分岐図として描かれる。分岐学者の考えでは、認識されたタクサは常に分岐論分析によって定義される（特徴）を備え、まとまったクレードに対応するものとしている。昆虫学を専門とした分岐学者ヴィリー・ヘニッヒに先立ち、鳥類学のピーター・チャルマーズ・ミッチェルや、植物学のなどの20世紀初頭から中盤の数人の学者によって、生物種のクレードが不完全な、すなわち分岐論的な系統のみを重視する生物命名法が提案されている。これは旧来の命名法に近い。そして階級ベースの学名においてはクレードの公式な命名規準にICZN、ICBN等のモデルに基づく系統学的命名法ファイロコードを支持している。
、数値表形分類学において分類体系は、排他的にと生体数の測定可能な特徴を特徴づけるベストフィットの数値方程式に近隣結合する。それは種の間の進化の「距離」の基準をもたらす。今日、この手法は主としてクレード分析によって代替された。それは原始形質あるいは祖先形質の特徴によって誤解されがちである。
エミール・デュルケームとクロード・レヴィ＝ストロースの分析を含むその他の分類体系は、時にはと呼ばれる。ハビトゥス (habitus) と habits における類似と云うより、むしろそれらを進化の関係に焦点を当てた科学的分類体系と区別するためである。表形分類学はおそらく全体的類似性を多く強調するけれども、それは系統の関係を再現しようとする定量分析であり、の類似性ではない。
新表現としてのフォークソノミーは2つの用語から合成したかばん語であるが、とあるいは「Fauxonomy」と混同すべきではない。後者は科学的発見を伴う合意不足としてフォーク分類体系の批評に使われ（「偽」を意味するfauxにかけてある）、侮蔑語造語である。は、フォーク分類体系の形態分類学を再編する分類において創造科学で使う分類体系である。
「」という語句は、特定の組織内でのみ使われる分類体系の非常に限定されたフォーム記述で、実業界で使われる。一例は、ある木材会社によって出荷記録を分類するためだけに使われる「タイプA」、「タイプB」及び「タイプC」としてツリーを分類する方法であろう。
軍事理論家カール・フォン・クラウゼヴィッツは、どんな状況も『』で基本を把握することの重要性を強調した。軍事の文脈において、機敏な戦術家は瞬時に影響範囲を掌握し、行動の合理的かつ適切なコースを予測し始める。クラウゼヴィッツの概念的『まばたき』は議論領域内の概念のセットを組織化する仮の概念体系を表現する。
軍事的分類体系は、兵器、装備、組織、戦略、及び戦術の領域をカバーする。軍事における分類体系の利用は、目録化されたツールやテンプレートの記録保持としてその価値を背後に拡大する。例えば、分類体系モデル分析は政治的文脈での軍事力の利用のスペクトル描写の有用性を暗示する。
軍事的作戦の様々なタイプを記述する用語の分類体系は全ての要素が定義され、そしてフレーミングとしてではなく扱う方法によって基本的に影響される。例えば、特定の軍事作戦の用語に対して分類体系が取るアプローチは、作戦の機能的目的に基づいたアプローチ（平和維持、災害救援あるいはテロ対策他）から生じるまったく異なる結果に参加するエンティティ（母体）の差別化や分類化に基づく。
分類体系はまた、製品、会社、あるいは産業を含む経済的活動を分類するため度々使われる。
広く使われるは、：、、、 (OKVED) など国家あるいは地域的分類体系と、やのような私的分類体系の両方を含む。公的な統計機関によって使われる前者に対し、後者は投資ファンドと似たようなグループへの金融サービス業や株価指数の区分構築に度々使われる。
は、が提唱し革新的な彼らの主要な情報源によって会社を分類する。
分類体系の創設は解釈学の範疇であるにおいて大変重要である。例えば、人為ミスと事故原因を分類し分析するため多くの分類体系が存在する。これらの例にはジェームズ・T・リーゾンが提唱するや「認知的信頼性エラー分析法」(CREAM：Cognitive Reliability Error Analysis Method) に基づいた (HFACS) 、イギリスの鉄道産業界の（事故匿名報告および分析システム）によって使われる分類体系及びその他を含む。