ScholarGate
المساعد
Regression modelLongitudinal clustering and latent class growth methods

Criminal Trajectory Clustering

Criminal trajectory clustering is the broad family of methods that group individuals by the shape of their longitudinal offending curves. Rather than committing to a single statistical model, it spans algorithmic approaches — k-means for longitudinal data, distance-based clustering of trajectory shapes, and likelihood-based latent class growth — and treats the choice of clustering method itself as a modeling decision validated by fit and stability criteria.

افتح في MethodMindقريبًاطبّق، قارن، واحصل على إرشادات
الأدوات والموارد
تنزيل الشرائح
التعلّم والاستكشاف
فيديوقريبًا

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

خريطة المناهج

محيط المناهج ذات الصلة — اختر عقدةً للاستكشاف.

المصادر

  1. Nagin, D. S. (2005). Group-Based Modeling of Development. Harvard University Press. ISBN: 9780674016866
  2. Genolini, C., & Falissard, B. (2010). KmL: k-means for longitudinal data. Computational Statistics, 25(2), 317–328. DOI: 10.1007/s00180-009-0178-4

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 22). Clustering of Criminal Offending Trajectories. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/criminology/criminal-trajectory-clustering

أيُّ منهج؟

ضع هذا المنهج إلى جانب أقرب نظائره واقرأهما جنباً إلى جنب — المكتبة تضع الكتب على الطاولة، والاختيار لك.

قارن جنباً إلى جنب

يُستشهد بها في

ScholarGateCriminal Trajectory Clustering (Clustering of Criminal Offending Trajectories). استُرجع بتاريخ 2026-06-24 من https://scholargate.app/ar/criminology/criminal-trajectory-clustering · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026