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（重定向自潜类别分析）
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| 节点状态 |  /  Win10及以上可用在V1.0.2部署
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|---|---|
潜类别分析  | |
| 节点开发者 | 决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS) |
| 节点英文名 | Latent Class Analysis |
| 功能主类别 | 数据分析 |
| 英文缩写 | LttCA |
| 功能亚类别 | 潜类别模型 |
| 节点类型 | 数据挖掘 |
| 开发语言 | R |
| 节点简介 | |
潜类别分析用于在数据集中发现隐藏或潜在的类别结构。潜类别分析的目标是根据观测到的数据，将个体或对象分为不同的类别，这些类别通常不能通过单独的变量或特征来区分。相反，LCA利用多个观测变量的联合分布，将样本划分为潜在的, 相对同质的类别。 用途：用于在数据中发现隐藏的（或者说潜在的）群体或类别。 参数：选择变量类型为离散型，必须为>0的整数数值。 | |
| 端口数量与逻辑控制(PC) | |
| Input-入口 | 3个 |
| Output-出口 | 2个 |
| Loop-支持循环 | 是 |
| If/Switch-支持逻辑判断 | 否 |
| 输入输出 | |
| 相关节点 | |
| 上一节点 | 正弦曲线回归 |
| 下一节点 | 潜类别增长模型 |
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