由于论文需要用到此方法，这里做此学习记录，有需要的同学可一起学习进步。这里使用的软件为Mplus。一、潜在类别分析的基础知识潜在类别分析是潜在变量分析的一种，是将潜在变量理论与分类变量相结合的一种统计分析技术，是探讨存在统计学关联的分类外显变量背后的类别潜在变量的技术。ＬＣＡ的目的在于利用最少的潜在类别数目解释外显分类变量之间的关联，并使各潜在类别内部的外显变量之间满足局部独立的要求。１）潜在变量
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2023-11-27 06:16:36
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LSA 背景介绍文本挖掘中，主题模型。聚类算法关注于从样本特征的相似度方面将数据聚类。比如通过数据样本之间的欧式距离，曼哈顿距离的大小聚类等。而主题模型，顾名思义，就是对文字中隐含主题的一种建模方法。比如从“人民的名义”和“达康书记”这两个词我们很容易发现对应的文本有很大的主题相关度，但是如果通过词特征来聚类的话则很难找出，因为聚类方法不能考虑到到隐含的主题这一块。那么如何找到隐含的主题呢？这个一
读前说明本人不太擅长计量模型分析，但是因为毕业论文原因要用到潜在类别分析LCA和潜在转变分析LTA，目前国内关于LCA的资料比较丰富，但是关于LTA的很少，硬着头皮学踩了不少坑，花了好几周时间，在此记录一下。本文不涉及详细的LCA和LTA模型讲解，主要内容是LTA的使用和实现方面。资料来源有关LTA的资料目前大部分都是英文的，有少部分中文文献有介绍，收集到的资料列表如下（不提供资料，请自行查找）：
# R语言中的潜在类别分析
## 引言
潜在类别分析（Latent Class Analysis, LCA）是一种统计方法，用于将一组观察数据划分为多个类别，这些类别是潜在的，无法直接通过观察到的数据获取。LCA常用于社会科学、市场研究和医疗研究等领域，通过揭示数据中的潜在结构，帮助我们了解不同组别的特征和行为。
本文将介绍如何在R语言中实现潜在类别分析，并通过示例来演示其实际操作和可视化效
原创
2024-10-09 06:50:45
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Introduction: 概率潜在语义分析简称pLSA(Probabilisticlatent semantic analysis)基于双模式和共现的数据分析方法延伸的经典的统计学方法。概率潜在语义分析应用于信息检索，过滤，自然语言处理，文本的机器学习或者其他相关领域。 &nbs
# 如何实现Python潜在类别模型
潜在类别模型（Latent Class Model，LCM）是一种统计模型，常用于处理分类数据。在Python中，我们可以使用`scikit-learn`和`pandas`库来实现这个模型。本文将详细介绍实现潜在类别模型的流程和步骤。
## 流程概述
以下是实现潜在类别模型的基本步骤：
| 步骤 | 内容描述 |
|------|----------|
1.BaggingBagging即套袋法，其算法过程如下：从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始样本集中使用Bootstraping的方法抽取n个训练样本（在训练集中，有些样本可能被多次抽取到，而有些样本可能一次都没有被抽中）。共进行k轮抽取，得到k个训练集。（k个训练集之间是相互独立的）每次使用一个训练集得到一个模型，k个训练集共得到k个模型。（注：这里并没有具体的分类算法或回归方法，我们可以根据
之前潜在类别分析已经给大家写的很详细了，不过都是基于R软件的，我发现一个很奇怪的地方哦，找我做潜类别的基本都
原创
2021-09-07 10:18:46
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潜在类别分析是一种分析多元分类数据的统计技术。当观测数据以一系列分类响应的形式出现时- -例如，在民意调查、个人层面的投票数据、人与人之间可靠性的研究或消费者行为和决策中- -通常感兴趣的是调查观测变量之间的混淆来源，识别和表征相似案例的集群，并在许多感兴趣的变量中近似观测值的分布。潜在类别模型是实现这些目标的有用工具。 下面我们通过R语言poLCA包来演示一下，我们先导入R包和数据library
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2024-01-11 10:29:30
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7 """
8 封装是面对对象的三大特征之一(另外两个是集成和多态)，它指的是将对象> 的信息隐藏在对象的内部，不允许外部程序直接访问对象内部信息，而是通> 过该类锁提供的方法来实现对内部信息的操作和访问
9 封装是面对对象编程语言对客观世界的模拟。对一个类或者对象进行良好的> 封装可以达到以下目的：
10 １隐藏类的实现细节
11 ２让使用者稚嫩沟
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2023-09-27 09:19:46
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今天要介绍的就是潜在转换分析，这个东西就是LCA的纵向版本。是一个专门用来研究质变的统计技巧。有一句话叫做量变起质变，你怎么知道质变到底发生没有？就用潜在转换分析。 Latent transition analysis is an extension of LCA in which you estimate the probabilities of transit
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2024-04-22 21:20:57
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潜在语义分析通过矢量语义空间来分析文档和词的关系。基本假设：如果两个词多次出现在同个文档中，则两个词在语义上具有相似性。LSA使用大量文本构成矩阵，每行表示一个词，一列表示一个文档，矩阵元素可以是词频或TF-IDF，然后使奇异值分解SVD进行矩阵降维，得到原矩阵的近似，此时两个词的相似性可通过其向量cos值。 降维原因：- 原始矩阵太大，降维后新矩阵是原矩阵的近似。- 原始矩阵有噪音，降
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2024-01-09 15:45:01
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## 潜在语义分析的实现流程
潜在语义分析（Latent Semantic Analysis，LSA）是一种文本挖掘技术，用于从大规模语料库中发现隐藏的语义关系。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现潜在语义分析。
### 1. 数据预处理
在进行潜在语义分析之前，我们需要对原始文本数据进行预处理。预处理步骤包括以下几个方面：
- 文本分词：将文本拆分成单词或短语的序列。
- 去除停
原创
2023-12-15 05:57:27
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应粉丝要求，再给大家写一期潜在类别分析的教程，尽量写的详细一点。首先，问题导入，啥是潜在类别分析？Laten
原创
2021-09-07 10:17:02
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1 LSA Introduction LSA(latent semantic analysis)潜在语义分析，也被称为LSI(latent semantic index)，是Scott Deerwester, Susan T. Dumais等人在1990年提出来的一种新的索引和检索方法...
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2013-11-11 17:40:00
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本文主要介绍基于R进行潜在剖面分析(Latent Profile Aanalysis, LPA)。关于潜在类别分析LCA/潜在剖面分析LPA的概念和区别，可以参考一下这篇文章：潜在类别分析LCA \潜在剖面分析LPA介绍 https://www.jianshu.com/p/4c830094131e?utm_campaign=maleskine但是此文对潜类别分析的阐释还比较生涩，而且没有
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2024-01-28 05:50:26
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潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数。本文说明了LCTM的基本用法，用于汇总拟合的潜在类轨迹模型对象的输出。例子_目的_：通过将 BMI 建模为年龄函数，识别具有不同轨迹的参与者亚组。根据迄今为止可用的文献，我们假设初始 K=5 类 B
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2024-01-12 17:41:05
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PLSA (概率潜语义分析) 是基于 双模式 和 共现 的数据分析方法延伸的经典的统计学方法。概率潜语义分析 应用于信息检索，过滤，自然语言处理，文本的机器学习或者其他相关领域。概率潜语义分析 与 标准潜语义分析 的不同是，标准潜在语义分析是以 共现表（就是共现的矩阵）的奇异值分解的形式表现的，而概率潜在语义分析却是基于派生自 LCM 的混合矩阵分解。考虑到word和doc共现形式，概率潜语义分析
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2024-02-02 17:49:16
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Static Categorical Variables 1. Ordinal Encoding 序列编码2. One-hot Encoding 独热编码3. Target Encoding 目标编码4. Hashing Encoding 哈希编码5. Catboost Encoder Catboost 编码 参考： http://contrib.scikit-learn.org/catego
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2024-07-15 23:27:41
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因果2-潜在结果框架摘要：从因果到统计，我们需要走多久？上一章我们从因果和统计学的关系出发，初步了解了一个经典因果框架：潜在结果框架，今天我们继续学习这个框架。图1是上周我们留下的”吃药治头疼“的数据表格。我们如何从该表格中求出平均处理效应呢？ 图1. ”吃药治头疼“数据
让我们假定这是在随机对照实验中获得的数据，即统计关联等于因果效果，可以求得ATE=，如图2所示。 图2. ATE求
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2023-11-06 21:14:43
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