Indhold
Cluster analyse og faktor analyse er to statistiske metoder til dataanalyse. Disse to former for analyse bruges stærkt inden for natur- og adfærdsvidenskab. Både klyngeanalyse og faktoranalyse giver brugeren mulighed for at gruppere dele af dataene i "klynger" eller på "faktorer", afhængigt af analysetypen. Nogle forskere, der er nye inden for klynge- og faktoranalysemetoder, kan føle, at disse to typer analyser generelt er ens. Mens klyngeanalyse og faktoranalyse synes ens på overfladen, er de forskellige på mange måder, herunder i deres overordnede mål og anvendelser.
Objektiv
Klyngeanalyse og faktoranalyse har forskellige mål. Det sædvanlige mål med faktoranalyse er at forklare sammenhæng i et datasæt og relatere variabler til hinanden, mens målet med klyngeanalyse er at adressere heterogenitet i hvert datasæt. I ånd er klyngeanalyse en form for kategorisering, mens faktoranalyse er en form for forenkling.
kompleksitet
Kompleksitet er et spørgsmål om hvilken faktoranalyse og klyngeanalyse er forskellige: datastørrelse påvirker hver analyse forskelligt. Efterhånden som datasættet vokser, bliver klyngeanalyse beregningsmæssigt ufravigelig. Dette er sandt, fordi antallet af datapunkter i klynge-analyse er direkte relateret til antallet af mulige klyngeløsninger. For eksempel er antallet af måder at opdele tyve objekter i 4 klynger af samme størrelse over 488 millioner. Dette gør direkte beregningsmetoder, inklusive kategorien af metoder, som faktoranalyse hører til, umulige.
Løsning
Selvom løsningen på både faktoranalyse og klyngeanalyseproblemer i nogen grad er subjektiv, giver faktoranalyse en forsker mulighed for at give en "bedste" løsning, i den forstand, at forskeren kan optimere et bestemt aspekt af løsningen (ortogonalitet, let at fortolkning og så videre). Dette er ikke tilfældet for klyngeanalyse, da alle algoritmer, der muligvis kan give en bedst klyngeanalyseløsning, er beregningseffektive. Forskere, der anvender klyngeanalyse, kan derfor ikke garantere en optimal løsning.
Applikationer
Faktoranalyse og klyngeanalyse er forskellige i, hvordan de anvendes til reelle data. Da faktoranalyse har evnen til at reducere et uhåndterligt sæt af variabler til et meget mindre sæt af faktorer, er det velegnet til at forenkle komplekse modeller. Faktoranalyse har også en bekræftende anvendelse, hvor forskeren kan udvikle et sæt hypoteser om, hvordan variabler i dataene hænger sammen. Forskeren kan derefter køre faktoranalyse på datasættet for at bekræfte eller benægte disse hypoteser. Klyngeanalyse er på den anden side velegnet til at klassificere objekter efter visse kriterier. F.eks. Kan en forsker måle visse aspekter af en gruppe nyligt opdagede planter og placere disse planter i artkategorier ved at anvende klyngeanalyse.