클러스터링 분석 vs LCA 차이1 [5분 컷 이해] Latent class analysis (잠재계층분석) 쉬운 이해 요약 LCA(Latent class analysis)은 클러스터링 분석과 유사하게 어느 집단에서 하위그룹이 있는지 알아보는 통계적 방법론이다. 이 하위그룹을 LCA에서는 latent group(=subgroup, 또는 class)라고 한다. 언제사용하나? 내가 분석하고자하는 군을 더 나누고자할 때, LCA은 k-means clustering과 유사하게 연구대상자(cases)을 더 하위 그룹으로 쪼개어 분석하고자할 때, 시행하는 분석방법이다.[1] 모형(LCA model)의 품질평가. 잠재계층의 수를 어떻게 결정하는가? LCA의 모형이 얼마나 데이터셋을 잘 평가하는지는 the likelihood-ratio statistic (G2), Akaike information criterion (AIC), Baye.. 2022. 10. 18. 이전 1 다음
