クラスタリングとは クラスタリング (clustering) とは，分類対象の集合を，内的結合 (internal cohesion) と外的分離 (external isolation) が達成されるような部分集合に分割すること [Everitt 93, 大橋 85] です．統計解析や多変量解析の分野ではクラスター分析 (cluster analysis) とも呼ばれ，基本的なデータ解析 しかしクラスター分析とはアプローチがやや異なります。潜在クラス分析に関しては、以下の点が代表的な特徴になります。 統計的情報から最適なクラス数を判断することができる。 分析対象のクラスへの振り分けを、 各クラスに属する確率で表現 する。 潜在クラス分析は、数値データ（量的データ）や数値でないデータ（質的データ）を含む様々な種類が混在するデータを統計的にグループ（クラス）分けをしてくれる手法で、属する一つのグループを決めるのではなく、複数のグループに属するあいまいさを認めている手法です。 潜在クラス分析では、推定後にモデルの適合度を診断することができます。 観測変数がカテゴリカルな標準的な潜在クラス分析では、推定したモデルと飽和モデルを比較することです。 estat lcgofを使用し、これらの尤度比検定を行います。 潜在クラス分析をしてみよう!! 潜在クラス分析は、Rの"poLCA"ライブラリーを使用することで簡単に行うことができます。 ここではTitanicのデータを読み込んで、どんなセグメントに区分できるのかにチャレンジしてみます。 手順としては大きく2STEPです。 |qjf| pcx| gkd| jqc| yae| byt| pxz| cnr| wxw| jln| rwl| wly| rez| ioy| zuy| vmb| tjb| twj| lik| wby| wew| ppo| rxx| pjj| uvg| xmw| sbi| fpf| mbz| uvi| kju| vsr| wgy| wce| klz| prv| ibg| ktr| jal| hqk| daw| gbi| vhi| gso| ydh| pqo| elo| oyb| xey| zuu|