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聚类分析与LCA
聚类分析（Cluster Analysis）属于探索性数据分析的一部分，主要用于发现数据中的自然分组或类别。它通过根据变量的相似性将数据点分成多个群体，广泛用于市场细分、个体分类等。 **Mplus** 可以进行与聚类分析相关的 **潜在类别分析（Latent Class Analysis, LCA）**，这是一种基于模型的聚类方法。潜在类别分析可以被看作是一种基于概率模型的聚类分析，用于将个体分类到不同的潜在类别中。这与传统的聚类方法（如K-means）不同，LCA 提供了统计模型支持的分组，并可以处理混合变量（即同时处理连续变量和分类变量）。 Mplus 还支持 **潜在过渡分析（Latent Transition Analysis, LTA）**，这是潜在类别分析的动态扩展，用于处理随时间变化的潜在类别模型。 Mplus不支持传统的聚类分析（如K-means或层次聚类），但它可以进行更复杂的基于模型的分类，如LCA和LTA，这些方法常常在聚类分析领域被广泛应用。 --- LCA更关注潜在子群体的识别，而聚类分析则侧重于根据观测变量的相似性进行分组
2024-10-23 17:23 by admin
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