A klaszteranalízis és a faktoranalízis az adatelemzés két statisztikai módszere. Ezt a két elemzési formát erősen használják a természettudományokban és a viselkedéstudományokban. A klaszteranalízis és a faktoranalízis lehetővé teszi a felhasználó számára, hogy az adatok egy részét "klaszterekbe" vagy "faktorokba" csoportosítsa, az elemzés típusától függően. Egyes kutatók a klaszter- és faktoranalízis módszereiben újak, úgy érezhetik, hogy ez a két elemzési típus összességében hasonló. Míg a klaszteranalízis és a faktoranalízis a felszínen hasonlónak tűnik, sok szempontból különböznek egymástól, ideértve az általános célkitűzéseket és alkalmazásokat is.
Célkitűzés
A klaszteranalízisnek és a faktoranalízisnek különböző céljai vannak. A faktoranalízis szokásos célja a korreláció magyarázata egy adatsorban és a változók kapcsolata miközben a klaszteranalízis célja az egyes adatsorok heterogenitásának kezelése. Lélekben a klaszteranalízis a kategorizálás egyik formája, míg a faktoranalízis az egyszerűsítés egyik formája.
Bonyolultság
A komplexitás az egyik kérdés, hogy melyik faktoranalízis és klaszteranalízis különbözik egymástól: az adatméret az egyes elemzéseket eltérően befolyásolja. Az adatsor növekedésével a klaszteranalízis számítási szempontból megoldhatatlanná válik. Ez azért igaz, mert a fürtelemzés adatpontjainak száma közvetlenül összefügg a lehetséges fürtmegoldások számával. Például húsz objektum 4 azonos méretű klaszterre osztásának módjainak száma meghaladja a 488 milliót. Ez lehetetlenné teszi a közvetlen számítási módszereket, beleértve azon módszerek kategóriáját is, amelyekhez a faktoranalízis tartozik.
Megoldás
Annak ellenére, hogy mind a faktorelemzés, mind a klaszteranalízis problémáinak megoldása bizonyos fokig szubjektív, a faktoranalízis lehetővé teszi a kutató számára „legjobb” megoldást eredményez, abban az értelemben, hogy a kutató optimalizálni tudja a megoldás bizonyos aspektusait (ortogonalitás, egyszerű értelmezés és így tovább tovább). Ez nem vonatkozik a klaszteranalízisre, mivel minden algoritmus, amely esetleg a legjobb klaszteranalízis megoldást eredményezné, számítási szempontból nem hatékony. Ezért a klaszteranalízist alkalmazó kutatók nem garantálhatják az optimális megoldást.
Alkalmazások
A faktoranalízis és a klaszteranalízis abban különbözik egymástól, hogy miként alkalmazzák őket a valós adatokra. Mivel a faktoranalízis képes a nehézkes változók halmazát sokkal kisebb tényezőkre redukálni, alkalmas komplex modellek egyszerűsítésére. A faktoranalízisnek van egy megerősítő felhasználása is, amelyben a kutató hipotéziseket dolgozhat ki arra vonatkozóan, hogy az adatok változói hogyan viszonyulnak egymáshoz. Ezután a kutató faktoranalízist futtathat az adathalmazon, hogy megerősítse vagy cáfolja ezeket a hipotéziseket. A klaszteranalízis viszont alkalmas objektumok bizonyos kritériumok szerinti osztályozására. Például egy kutató mérheti az újonnan felfedezett növények csoportjának bizonyos aspektusait, és klaszteranalízis alkalmazásával fajkategóriákba sorolhatja ezeket a növényeket.