数值分类学以表型特征为基础，利用有机体大量性状（包括形态学的、细胞学的和生物化学等的各种性状）、数据，按一定的数学模型，应用电子计算机运算得出结果，从而作出有机体的定量比较，客观的反映出分类群之间的关系。
性状的选择对数值分类学的分类研究至关重要。就植物分类而言，要选择相对稳定的形状，也就是要选择那些受环境影响较小，如繁殖器官，具体地说是花序的类型，雄雌蕊的数目，种子的特征，果实开裂方式等等。有些性状虽然变化较大，可以采用数学方法进行变换，常用的一种变换是取两形状之间的比值当做一个新的性状。譬如叶的大小变化较大，如果取其长与短之比作为新的性状，往往比较稳定而可靠。除形态、解剖特征外，也可以选择细胞的、生理和生化的等多种多样的性状。为了获得稳定和可靠的分类，特征数量一般要在50个以上，最好100个或更多。
