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Indclus:adclus模型和mapclus算法的个体差异泛化

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心理测量学 目标和范围 提交手稿

摘要

我们提出了一个新的模型和相关算法INDCLUS,它推广了Shepard-Arbie ADCLUSE(ADditive CLUStering)模型和MAPCLUSE算法,以便在聚类解决方案中表示受试者或其他数据源之间的个体差异。与MAPCLUS类似,INDCLUS泛化利用交替最小二乘法与基于惩罚函数方法的数学规划优化程序相结合,对定义簇成员身份的参数施加离散(0,1)约束。在INDCLUS分析中,假设所有受试者都有一组共同的聚类,这些聚类由受试者进行差异加权,以描述个体差异。因此,INDCLUS为(连续)空间表示提供了Carroll-Chang INDSCAL模型的(离散)聚类对应物。最后,我们考虑了INDCLUS模型和算法的可能推广。

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参考注释

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作者

其他信息

我们感谢西莫·罗森博格(Seymour Rosenberg)提供了罗森博格和金(Kim)[1975]的数据。此外,这项工作还得益于S.A.Boorman、W.S.DeSarbo、G.Furnas、P.E.Green、L.J.Hubert、L.E.Jones、J.B.Kruskal、S.Pruzansky、D.Schmittlein、E.J.Shoben、S.D.Soli和匿名裁判的观察。

这项研究得到了NSF拨款SES82 00441、LEAA拨款78-NI-AX-0142和NSF拨款SE S80 04815的部分支持。

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Carroll,J.D.,Arabie,P.Indclus:adclus模型和mapclus算法的个体差异概括。心理测量学 48, 157–169 (1983). https://doi.org/10.1007/BF02294012

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