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（重定向自潜类别混合增长模型）
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| 节点状态 |  /  Win10及以上可用在V1.0.2部署
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|---|---|
潜类别混合增长模型  | |
| 节点开发者 | 决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS) |
| 节点英文名 | Latent Class Growth Mixture Model |
| 功能主类别 | 数据分析 |
| 英文缩写 | LCGMM |
| 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 | |
潜类别混合增长模型假设个体是从具有不同发展轨迹的多个潜在类别中抽样的。LCGMM的目标是识别这些不同的潜在类别，并为每个类别建立一个发展轨迹。与LCGM不同，LCGMM可以识别子群体的存在，并且可以比LCGM更好地捕捉个体之间的异质性。 用途：用于研究人群内某一特征或行为随时间变化趋势的分析方法。 参数：连续型数值时间，数值因变量和嵌套主体变量，自变量。 | |
| 端口数量与逻辑控制(PC) | |
| Input-入口 | 6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 | 潜类别增长模型 |
| 下一节点 | 验证性因子分析 |
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