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双向单模连续评级差异数据的潜在类多维标度模型。 (英语) Zbl 1243.62146号

摘要:我们提出了一个用于双向单模式连续评级差异数据的聚类-MDS模型。该模型旨在将对象划分为类,同时在低维空间中表示簇中心。在正态分布假设下,根据最大似然框架中的相异集合,建立了一个潜在类模型。在每次迭代中,相异属于符合原始相异矩阵分区的每个块的概率,以及其余参数,在基于模拟退火的算法中进行估计。模型选择策略用于测试潜在类的数量和问题的维度。对模拟数据和经典差异数据进行了分析,以说明该模型。

MSC公司:

第62页,共15页 统计学在心理学中的应用
62H30型 分类和区分;聚类分析(统计方面)
91C15号机组 社会和行为科学中的单维和多维尺度
65二氧化碳 蒙特卡罗方法

软件:

佩特索2
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全文: 内政部

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