分类释义概述
分类(classification) 是人工智能领域基本的研究领域之一，也是知识表示和获取的主要途径之一。一般认为，分类属于科学发展的较初级阶段，即形成理论之前的阶段。
分类的释义：
中文解释：分类指的是将无规律的事物按照其性质划分成有规律的不同的类别的过程。
英文解释：To classify things means to divide them into groups or types so that things with similar characteristics are in the same group.
数学解释：分类，是通过比较建立集合的方法。它将事物区分为具有一定从属关系的不同等级层次的系统。通过比较建立的集合，就是“类”。
逻辑解释：分类即归类。在逻辑中，指把具有共同特点的个体对象归入一类，并把具有共同特点的类集合成类的思维过程和方法。
分类从比较个体间的同异、类之间的同异入手，并进行概括，所以归纳和类比对分类有特别重要的方法论意义。通过类比和归纳进行分类。分类是形成概念的先决条件之一。在科学研究中，类比、归纳与演绎既是运用广泛的逻辑思维方法。
类比：类比，在形式逻辑中，类比是一种推理形式，就是由两个对象的某些相同或相似的性质，推断它们在其他性质上也有可能相同或相似的一种推理形式。类比是一种主观的不充分的似真推理，因此，要确认其猜想的正确性，还须经过严格的逻辑论证。例如，由两个有若干属性相同或类似的对象，已知一个对象有此外的某属性，进而断定另一对象也有某属性，即：对象A有属性P1,…,Pm,Pn,对象B有属性P1,…,Pm,所以,B有属性Pn（n大于m）。
归纳：归纳是为指出普遍性特征，进行经验材料整理的认识方法，也是提出假设和假说的方法。是由特殊推到一般，分为完全归纳和不完全归纳。它由推理的前提和结论两部分构成：前提是若干已知的个别事实，是个别或特殊的判断、陈述，结论是从前提中通过推理而获得的猜想，是普遍性的陈述、判断．其思维模式是：设Mi（i＝1，2，…，n）是要研究对象M的特例或子集，若Mi（i＝1，2，…，n）具有性质P，则由此猜想M也可能具有性质P．如果研究对象为M，这时的归纳法称为完全归纳法．由于它穷尽了被研究对象的一切特例，因而结论是正确可靠的．完全归纳法可以作为论证的方法，它又称为枚举归纳法。如果是M的真子集，这时的归纳法称为不完全归纳法．由于不完全归纳法没有穷尽全部被研究的对象，得出的结论只能算猜想，结论的正确与否有待进一步证明或举反例。
类比与归纳的关系：类比和归纳都从具体事例出发而所得结果并非必然，这一方面是相同的。但仅就可能影响结论的确定程度的因素而言，归纳主要在于已知事例的多少，而类比则主要在于有关事例的已知的相同或类似方面的多少。如果归纳的前提可被视为部分地是由多次类比构成的，则类比从属于归纳。在数学解题与数学发现中，通常都是在通过类比、归纳等探测性方法进行探测的基础上，获得对有关问题的结论或解决方法的猜想（模型），然后再设法证明或否定猜想，进而达到解决问题的目的。类比、归纳是获得猜想的两个重要的方法。类比和归纳的关系问题还没有公认的定论，有待于进一步深入探讨。
分类和划分：分类是指把具有共同特点的个体对象归入一类，而划分是把具有不同特点的个体对象归为不同的类中。分类与划分有相同之处，但更多的是不同，二者相辅相成。分类是从种到属，而划分是从属到种，二者方向相反。一种好的分类和划分往往结果相同。如生物界的门、纲、目、科、属、种的系统，既体现分类又体现划分。分类在传统的最邻近的属加种差式的定义方法中，和划分一样起重要作用。分类也可以是非本质的，分类规则与划分规则一致。
对于事物进行分类的研究历史十分悠远。