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2010年5月 6日 (木)
Magidson, J., & Vermunt, J.K. (2002) Latent class models for clustering: A comparison with k-means. Canadian Journal of Marketing Research, 20, 22-44.
著者はLatentGoldの開発者。潜在クラス分析とk-means法のパフォーマンスを比較した論文。2クラスを想定し，独立な正規乱数で人工データ(量的2変数)をクラス別に生成しておいて，両方の手法で分類する。潜在クラス分析のほうが全然良かったです，とのこと。
よくわからん。局所独立で，正規性があって，クラス内分散が等しい人工データに対して，局所独立性と正規性と等分散性を仮定したモデルベース分析が良いパフォーマンスを示すのは当然ではなかろうか。むしろ問題は，モデルの想定が正しくないときのパフォーマンスだと思うのだが。。。ま，2手法の違いを要約してくれている箇所は助かるので，良しとしよう。
正直言ってちょっと疲れてきた... どこかで休日をつくりたい。
論文：データ解析(-2014) - 読了：Magidson&Vermunt(2002) 潜在クラスモデルでクラスタリング