Forskellen mellem klynge- og faktoranalyse

Klyngeanalyse og faktoranalyse er to statistiske metoder til dataanalyse. Disse to former for analyse anvendes stærkt inden for naturvidenskab og adfærdsvidenskab. Både klyngeanalyse og faktoranalyse giver brugeren mulighed for at gruppere dele af dataene i "klynger" eller på "faktorer" afhængigt af typen af ​​analyse. Nogle forskere, der er nye med klyngemetoder og faktoranalyser, kan føle, at disse to typer analyser generelt er ens. Mens klyngeanalyse og faktoranalyse synes at være ens på overfladen, adskiller de sig på mange måder, herunder i deres overordnede mål og anvendelser.

Klyngeanalyse og faktoranalyse har forskellige mål. Det sædvanlige mål med faktoranalyse er at forklare sammenhæng i et datasæt og relatere variabler til hinanden, mens formålet med klyngeanalyse er at adressere heterogenitet i hvert datasæt. I ånden er klyngeanalyse en form for kategorisering, mens faktoranalyse er en form for forenkling.

Kompleksitet er et spørgsmål om, hvilken faktoranalyse og klyngeanalyse er forskellige: datastørrelse påvirker hver analyse forskelligt. Efterhånden som datasættet vokser, bliver klyngeanalyse beregningsmæssigt uhåndterlig. Dette er sandt, fordi antallet af datapunkter i klyngeanalyse 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, herunder den kategori af metoder, som faktoranalyse tilhører, umulige.

Selvom løsningerne på både faktoranalyse og klyngeanalyseproblemer i en vis grad er subjektive, giver faktoranalyse det muligt for en forsker at give en "bedste" løsning i den forstand, at forskeren kan optimere et bestemt aspekt af løsningen (ortogonalitet, let at fortolke og så på). Dette er ikke tilfældet med klyngeanalyse, da alle algoritmer, der muligvis kan give en bedste klyngeanalyseløsning, er beregningsmæssigt ineffektive. Derfor kan forskere, der anvender klyngeanalyse, ikke garantere en optimal løsning.

Faktoranalyse og klyngeanalyse adskiller sig i, hvordan de anvendes på reelle data. Da faktoranalyse har evnen til at reducere et uhåndterligt sæt variabler til et meget mindre sæt 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 er relateret. Forskeren kan derefter køre faktoranalyse på datasættet for at bekræfte eller benægte disse hypoteser. Klyngeanalyse er derimod velegnet til at klassificere objekter efter bestemte kriterier. For eksempel kan en forsker måle visse aspekter af en gruppe nyopdagede planter og placere disse planter i artkategorier ved at anvende klyngeanalyse.