目前，我正在探索latent variablefor的概念regression type datasets。

我浏览了一些methods and models用于查找的文献latent variable，例如：EM 算法、偏最小二乘回归、潜在语义分析、混合效应模型（线性-非线性）、HMM，还有更多！！

例如：

volume DataFrame head is 
    length     width      volume
0  1.395702  4.822958    40.821677
1  5.761620  9.912682   242.571731
2  3.444930  2.111199    18.904144
3  6.236642  7.609429   425.838818
4  7.270517  1.106117    39.883937

在上述数据集中，height缺少type-of-object、units和其他参数。正如人们之前提到的那样，很难重新生成它们，但是有可能使用latent variable.

因此，我想问一下哪种method或model将更适合这种数据集？

谢谢！！