Análisis de clases latentes frente a análisis de conglomerados: ¿diferencias en las inferencias?

Question

¿Cuáles son las diferencias en las inferencias que pueden hacerse a partir de un análisis de clases latentes (ACL) frente a un análisis de conglomerados? ¿Es correcto que un ACL supone una variable latente subyacente que da lugar a las clases, mientras que el análisis de conglomerados es una descripción empírica de atributos correlacionados a partir de un algoritmo de conglomerados? Parece que en las ciencias sociales, el ACV ha ganado popularidad y se considera metodológicamente superior dado que tiene una prueba formal de significación chi-cuadrado, que el análisis de conglomerados no tiene.

Sería estupendo que se ofrecieran ejemplos en forma de: "El ACV sería apropiado para esto (pero no el análisis de conglomerados), y el análisis de conglomerados sería apropiado para esto (pero no el análisis de clases latentes)".

Gracias Brian

Answer 1

El análisis de clases latentes es, de hecho, un modelo de mezclas finitas (véase aquí ). La principal diferencia entre los FMM y otros algoritmos de clustering es que los FMM ofrecen un enfoque de "clustering basado en modelos" que deriva los clusters utilizando un modelo probabilístico que describe la distribución de sus datos. Así, en lugar de encontrar clusters con alguna medida de distancia elegida arbitrariamente, se utiliza un modelo que describe la distribución de los datos y, basándose en este modelo, se evalúan las probabilidades de que ciertos casos sean miembros de ciertas clases latentes. Así que se podría decir que es un enfoque descendente (se comienza con la descripción de la distribución de los datos) mientras que otros algoritmos de agrupación son más bien enfoques ascendentes (se encuentran similitudes entre los casos).

Al utilizar un modelo estadístico para sus datos, la selección del modelo y la evaluación de la bondad del ajuste son posibles, al contrario de lo que ocurre con la agrupación. Además, si se asume que hay algún proceso o "estructura latente" que subyace a la estructura de los datos, los FMM parecen ser una opción adecuada, ya que permiten modelar la estructura latente que hay detrás de los datos (en lugar de limitarse a buscar similitudes).

Otra diferencia es que los FMM son más flexibles que la agrupación. Los algoritmos de clustering se limitan a hacer clustering, mientras que hay modelos basados en FMM y LCA que

• le permiten realizar un análisis confirmatorio entre grupos,
• combinar los modelos de la teoría de la respuesta al ítem (y otros) con el ACV,
• incluyen covariables para predecir la pertenencia a la clase latente de los individuos,
• permiten modelar los cambios en la estructura de los datos a lo largo del tiempo, etc.

Para ver más ejemplos, consulte:

• Hagenaars J.A. y McCutcheon, A.L. (2009). Análisis de clases latentes aplicado. Cambridge University Press.
• documentación de flexmix y poLCA paquetes en R.

Answer 2

La diferencia es que el Análisis de Clases Latentes utilizaría datos ocultos (que suelen ser patrones de asociación en las características) para determinar las probabilidades de las características en la clase. A continuación, se pueden hacer inferencias utilizando la máxima probabilidad para separar los elementos en clases basadas en sus características.

El análisis de clústeres traza las características y utiliza algoritmos como los vecinos más cercanos, la densidad o la jerarquía para determinar a qué clases pertenece un elemento.

Básicamente, la inferencia del ACV puede pensarse como "cuáles son los patrones más parecidos utilizando la probabilidad" y el análisis de conglomerados sería "qué es lo más parecido utilizando la distancia".

Answer 3

Un modelo de clase latente (o perfil latente, o más generalmente, un modelo de mezcla finita) puede considerarse como un modelo probabilístico de agrupación (o clasificación no supervisada). El objetivo es generalmente el mismo: identificar grupos homogéneos dentro de una población mayor. Creo que las principales diferencias entre los modelos de clases latentes y los enfoques algorítmicos de la agrupación son que los primeros se prestan obviamente a una mayor especulación teórica sobre la naturaleza de la agrupación; y como el modelo de clases latentes es probabilístico, ofrece alternativas adicionales para evaluar el ajuste del modelo a través de las estadísticas de probabilidad, y capta/conserva mejor la incertidumbre en la clasificación.

Puede que encuentre algunos datos útiles en esto hilo así como esto responder en un post relacionado de chl.

También hay paralelismos (a nivel conceptual) con este pregunta sobre el ACP y el análisis factorial, y este también.