論文の概要: Clustering of longitudinal data: A tutorial on a variety of approaches
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.05469v1
- Date: Wed, 10 Nov 2021 00:40:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-11 14:24:54.638766
- Title: Clustering of longitudinal data: A tutorial on a variety of approaches
- Title（参考訳）: 縦断データのクラスタリング:多種多様なアプローチに関するチュートリアル
- Authors: Niek Den Teuling, Steffen Pauws, Edwin van den Heuvel
- Abstract要約: 長手データにおける傾向の異なるグループを識別する手法は、多くの研究分野において関心が高まっている。
グループベース軌道モデリング(GBTM)、成長混合モデリング(GMM)、縦 k-means(KML)を含む縦 k-means の手法の選択について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3867363075280543
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: During the past two decades, methods for identifying groups with different
trends in longitudinal data have become of increasing interest across many
areas of research. To support researchers, we summarize the guidance from the
literature regarding longitudinal clustering. Moreover, we present a selection
of methods for longitudinal clustering, including group-based trajectory
modeling (GBTM), growth mixture modeling (GMM), and longitudinal k-means (KML).
The methods are introduced at a basic level, and strengths, limitations, and
model extensions are listed. Following the recent developments in data
collection, attention is given to the applicability of these methods to
intensive longitudinal data (ILD). We demonstrate the application of the
methods on a synthetic dataset using packages available in R.
- Abstract（参考訳）: 過去20年間で、縦断データにおける傾向の異なるグループを識別する手法が、多くの研究分野において注目されている。
研究者を支援するために,縦断クラスタリングに関する文献からのガイダンスを概説する。
さらに,グループベース軌道モデル (GBTM) や成長混合モデル (GMM) ,縦 k-means (KML) など,長手クラスタリングの手法を選択する。
メソッドは基本的なレベルで導入され、強度、制限、モデル拡張がリストアップされる。
近年のデータ収集の進展に伴い、これらの手法が集中型縦断データ(ILD)に適用可能であることに注意が向けられている。
rで利用可能なパッケージを用いて,合成データセット上での手法の適用例を示す。
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