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潜在分类分析的评价信息标准:用于识别乳腺癌数据集分类的应用( Evaluating information criteria in latent class analysis: application to identify classes of breast cancer dataset )
A Abarda M Dakkon K Asmi Y Bentaleb
在最近的研究中，潜在类分析(LCA)模型被提出来作为标准分类方法的一种方便的替代方法。它已经成为一种流行的工具，用于根据被调查者对一组分类变量的反应将其聚类成同质的子组。在人口研究中，没有一个公认的统计指标来决定阶层的数目，是生命周期评估应用中一个尚未解决的主要问题。通常用似然比检验来确定构成给定总体分布的类数，但这种方法的使用在理论上是不正确的。为了克服这一问题，我们提出了一种基于信息准则的经典潜在类模型选择方法。本文旨在研究选择潜在类分析模型的信息准则的性能。在不同样本量和模型维数下比较了9个信息准则。我们还提出了一个应用ICs来选择乳腺癌数据集的最佳模型。
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