“潜在类分析”平台对分类响应变量拟合潜在类模型并确定每个观测的最可能的聚类或潜在类。潜在变量是无法观测的分组变量。潜在变量的每个水平称为潜在类。例如，潜在类可以是按其风险偏好分组的调查响应者的聚类。
该模型采取多项式混合模型的形式。模型中有两组参数：g 参数和 r 参数。g 参数表示聚类成员关系的总概率。r 参数表示在聚类成员关系给定的条件下观测到给定响应的概率。这些条件概率的模式构成了潜在类的特征。
为使分析结果具有意义，主题专家必须对平台生成的聚类进行解释。该主题专家检查潜在类的特征并根据这些特征构建每个类的定义。
注意：在任何响应列中具有缺失值的行都会从分析中排除。
有关潜在类模型的详细信息，请参见 Collins and Lanza (2010) 和 Goodman (1974)。
“潜在类分析”是 JMP 提供的对观测进行聚类的四个平台之一。有关四种方法的比较，请参见对观测聚类的平台概述。