我希望实施一种无监督技术,根据纵向数据识别不同的个体集群:在不同年龄测量的 100 个连续或分类变量。
R 包提供的许多功能似乎是为更简单的情况而开发的(例如,在不同时间点仅测量一个变量),所以我想知道用 R 解决此类问题的最佳方法是什么以及哪些技术(例如潜在类建模)被认为表现最好。
我希望实施一种无监督技术,根据纵向数据识别不同的个体集群:在不同年龄测量的 100 个连续或分类变量。
R 包提供的许多功能似乎是为更简单的情况而开发的(例如,在不同时间点仅测量一个变量),所以我想知道用 R 解决此类问题的最佳方法是什么以及哪些技术(例如潜在类建模)被认为表现最好。
如果您有感兴趣的特定纵向变量,您可以使用混合效应回归树或潜在增长曲线结构方程建模树对协变量采取无监督方法。对于 SEM 树,请参阅此获取更多信息:http ://brandmaier.de/semtree/user-guide/