22-44.著者はLatentGoldの開発者。潜在クラス分析とk-means法のパフォーマンスを比較した論文。2クラスを想定し,独立な正規乱数で人工データ(量的2変数)をクラス別に生成しておいて,両方の手法で分類する。潜在クラス分析のほうが全然良かったです,とのこと。局所独立で,正規性があって,クラス内分散が等しい人工データに対して,局所独立性と正規性と等分散性を仮定したモデルベース分析が良いパフォーマンスを示すのは当然ではなかろうか。問題は,モデルの想定が正しくないときのパフォーマンスだと思うのだが。ま,2手法の違いを要約してくれている箇所は助かるので,良しとしよう。どこかで休日をつくりたい。潜在クラスモデルでクラスタリング。