Der Unterschied zwischen Cluster- und Faktorenanalyse

Clusteranalyse und Faktorenanalyse sind zwei statistische Methoden der Datenanalyse. Diese beiden Analyseformen werden in den Natur- und Verhaltenswissenschaften stark verwendet. Sowohl die Clusteranalyse als auch die Faktorenanalyse ermöglichen es dem Benutzer, Teile der Daten je nach Art der Analyse in "Cluster" oder in "Faktoren" zu gruppieren. Einige Forscher, die mit den Methoden der Cluster- und Faktoranalysen noch nicht vertraut sind, meinen, dass diese beiden Analysearten insgesamt ähnlich sind. Während Clusteranalyse und Faktorenanalyse oberflächlich ähnlich erscheinen, unterscheiden sie sich in vielerlei Hinsicht, auch in ihren allgemeinen Zielen und Anwendungen.

Clusteranalyse und Faktorenanalyse haben unterschiedliche Ziele. Das übliche Ziel der Faktorenanalyse ist es, die Korrelation in einem Datensatz zu erklären und Variablen in Beziehung zu setzen miteinander, während das Ziel der Clusteranalyse darin besteht, die Heterogenität in jedem Datensatz zu adressieren. Im Geiste ist die Clusteranalyse eine Form der Kategorisierung, während die Faktorenanalyse eine Form der Vereinfachung ist.

Komplexität ist eine Frage, bei der sich Faktorenanalyse und Clusteranalyse unterscheiden: Die Datengröße beeinflusst jede Analyse unterschiedlich. Wenn der Datensatz wächst, wird die Clusteranalyse rechnerisch schwer zu handhaben. Dies ist der Fall, da die Anzahl der Datenpunkte bei der Clusteranalyse direkt mit der Anzahl möglicher Clusterlösungen zusammenhängt. Zum Beispiel gibt es über 488 Millionen Möglichkeiten, zwanzig Objekte in vier gleich große Cluster zu unterteilen. Dies macht direkte Berechnungsmethoden, einschließlich der Methodenkategorie, zu der die Faktorenanalyse gehört, unmöglich.

Auch wenn die Lösungen sowohl für die Faktorenanalyse- als auch für die Clusteranalyse-Probleme bis zu einem gewissen Grad subjektiv sind, ermöglicht die Faktorenanalyse einem Forscher, eine „beste“ Lösung liefern, in dem Sinne, dass der Forscher einen bestimmten Aspekt der Lösung optimieren kann (Orthogonalität, einfache Interpretation usw auf). Dies ist bei der Clusteranalyse nicht der Fall, da alle Algorithmen, die möglicherweise eine beste Clusteranalyselösung ergeben könnten, rechnerisch ineffizient sind. Daher können Forscher, die Clusteranalyse anwenden, keine optimale Lösung garantieren.

Faktorenanalyse und Clusteranalyse unterscheiden sich in ihrer Anwendung auf reale Daten. Da die Faktorenanalyse in der Lage ist, eine unhandliche Menge von Variablen auf eine viel kleinere Menge von Faktoren zu reduzieren, eignet sie sich zur Vereinfachung komplexer Modelle. Die Faktorenanalyse hat auch einen konfirmatorischen Nutzen, bei dem der Forscher eine Reihe von Hypothesen darüber entwickeln kann, wie Variablen in den Daten zusammenhängen. Der Forscher kann dann eine Faktorenanalyse des Datensatzes durchführen, um diese Hypothesen zu bestätigen oder zu widerlegen. Die Clusteranalyse hingegen eignet sich, um Objekte nach bestimmten Kriterien zu klassifizieren. Ein Forscher kann beispielsweise bestimmte Aspekte einer Gruppe neu entdeckter Pflanzen messen und diese Pflanzen mithilfe der Clusteranalyse in Artenkategorien einordnen.