潜在类分析实际上是一个有限混合模型（参见此处）。FMM 与其他聚类算法之间的主要区别在于，FMM 为您提供了一种“基于模型的聚类”方法，该方法使用描述数据分布的概率模型来派生聚类。因此，您无需使用任意选择的距离度量来查找集群，而是使用描述数据分布的模型，并基于该模型评估某些案例是某些潜在类别成员的概率。所以你可以说这是一种自上而下的方法（你从描述数据的分布开始），而其他聚类算法则是自下而上的方法（你会发现案例之间的相似之处）。

因为您使用统计模型进行数据模型选择和评估拟合优度是可能的 - 与聚类相反。此外，如果您假设有一些过程或“潜在结构”是数据结构的基础，那么 FMM 似乎是一个合适的选择，因为它们使您能够对数据背后的潜在结构进行建模（而不是仅仅寻找相似之处）。

另一个区别是 FMM 比集群更灵活。聚类算法只是做聚类，而有基于 FMM 和 LCA 的模型

• 使您能够进行确认性的组间分析，
• 将项目响应理论（和其他）模型与 LCA 相结合，
• 包括协变量来预测个人的潜在类别成员资格，
• 和/或什至潜在类回归中的集群内回归模型，
• 使您能够对数据结构等随时间的变化进行建模。

有关更多示例，请参见：

Hagenaars JA & McCutcheon, AL (2009)。应用潜在类分析。剑桥大学出版社。

以及 R 中flexmix和poLCA包的文档，包括以下论文：

Linzer, DA 和 Lewis, JB (2011)。poLCA：用于多变量潜在类分析的 R 包。统计软件杂志，42（10），1-29。

Leisch, F. (2004)。Flexmix：有限混合模型和潜在玻璃回归的通用框架，R. Journal of Statistical Software, 11(8), 1-18。

Grün, B. 和 Leisch, F. (2008)。FlexMix 版本 2：具有伴随变量以及可变和恒定参数的有限混合。统计软件杂志，28（4），1-35。

不同之处在于潜在类分析将使用隐藏数据（通常是特征中的关联模式）来确定类中特征的概率。然后可以使用最大似然进行推断，以根据项目的特征将项目分为几类。

聚类分析绘制特征并使用最近邻居、密度或层次结构等算法来确定项目所属的类别。

基本上，LCA 推理可以被认为是“使用概率最相似的模式是什么”，而聚类分析是“使用距离最接近的东西是什么”。

潜在类别模型（或潜在轮廓，或更一般地，有限混合模型）可以被认为是用于聚类（或无监督分类）的概率模型。目标通常是相同的——在更大的人口中识别同质群体。我认为潜在类模型和聚类算法方法之间的主要区别在于，前者显然有助于对聚类的性质进行更多的理论推测。并且因为潜在类模型是概率性的，它为通过似然统计评估模型拟合提供了额外的选择，并更好地捕捉/保留了分类中的不确定性。

您可能会在此线程中找到一些有用的花絮，以及 chl 的相关帖子中的此答案。

这个关于 PCA 与因子分析的问题也有相似之处（在概念层面上），还有这个问题。