潜在类别模型
在統計學中，潛在類別模型（latent class model，LCM ），簡稱潛類模型，將一組觀察到的（通常是離散的）多變量變量與一組潛變量聯繫起來 。LCM 是一種潛變量模型 。因為潛在變量是離散的，所以它被稱為潛類模型。類的特徵在於條件概率模式，其指示變量對特定值的可能性。 
潛在類別分析 （latent class analysis， LCA ），簡稱潛類分析，是結構方程建模的子集，用於在多變量分類數據中查找子類型。這些子類型稱為「潛類」（latent class）。  
假設有如下情況，研究人員可能會選擇使用 LCA 來理解數據：想像一下，在一系列患有 X，Y 和 Z 疾病的患者中測量了症狀，並且疾病 X 與症狀 a， b 和 c 的存在相關，疾病 Y 與症狀為 b，c，d 的存在相關，以及疾病 Z 與症狀為 a，c 和 d 的存在相關。 
LCA 將嘗試檢測潛在類別（疾病實體）的存在，從而創建與症狀關聯的模式。 與因子分析一樣，LCA 也可用於根據條件的最大似然類別成員對其進行分類。 因為解決 LCA 的標準是實現潛在的類別，在這些潛在類別中，一種症狀與另一種症狀之間不再有任何關聯（因為該類是引起其關聯的疾病），以及患者所具有的一組疾病（或類別 a） case 是一個成員）導致症狀關聯，症狀將是「有條件獨立」，即，以類成員身份為條件，他們不再相關。