L'analisi dei cluster e l'analisi fattoriale sono due metodi statistici di analisi dei dati. Queste due forme di analisi sono molto utilizzate nelle scienze naturali e comportamentali. Sia l'analisi dei cluster che l'analisi fattoriale consentono all'utente di raggruppare parti dei dati in "cluster" o su "fattori", a seconda del tipo di analisi. Alcuni ricercatori nuovi ai metodi dell'analisi cluster e fattoriale potrebbero ritenere che questi due tipi di analisi siano complessivamente simili. Sebbene l'analisi dei cluster e l'analisi fattoriale sembrino simili in superficie, differiscono in molti modi, inclusi i loro obiettivi e applicazioni generali.
Obbiettivo
L'analisi dei cluster e l'analisi fattoriale hanno obiettivi diversi. L'obiettivo abituale dell'analisi fattoriale è spiegare la correlazione in un insieme di dati e mettere in relazione le variabili tra loro, mentre l'obiettivo della cluster analysis è quello di affrontare l'eterogeneità in ogni set di dati. Nello spirito, l'analisi dei cluster è una forma di categorizzazione, mentre l'analisi fattoriale è una forma di semplificazione.
Complessità
La complessità è una domanda su cui differiscono l'analisi fattoriale e l'analisi cluster: la dimensione dei dati influenza ogni analisi in modo diverso. Man mano che l'insieme di dati cresce, l'analisi dei cluster diventa computazionalmente intrattabile. Questo è vero perché il numero di punti dati nell'analisi cluster è direttamente correlato al numero di possibili soluzioni cluster. Ad esempio, il numero di modi per dividere venti oggetti in 4 gruppi di uguali dimensioni è di oltre 488 milioni. Ciò rende impossibili i metodi computazionali diretti, inclusa la categoria dei metodi a cui appartiene l'analisi fattoriale.
Soluzione
Anche se le soluzioni ai problemi dell'analisi fattoriale e dell'analisi cluster sono in una certa misura soggettive, l'analisi fattoriale consente a un ricercatore di produrre una soluzione “migliore”, nel senso che il ricercatore può ottimizzare un certo aspetto della soluzione (ortogonalità, facilità di interpretazione e quindi sopra). Non è così per l'analisi dei cluster, poiché tutti gli algoritmi che potrebbero fornire una migliore soluzione di analisi dei cluster sono inefficienti dal punto di vista computazionale. Pertanto, i ricercatori che utilizzano l'analisi dei cluster non possono garantire una soluzione ottimale.
Applicazioni
L'analisi fattoriale e l'analisi cluster differiscono nel modo in cui vengono applicate ai dati reali. Poiché l'analisi fattoriale ha la capacità di ridurre un insieme ingombrante di variabili a un insieme di fattori molto più piccolo, è adatta per semplificare modelli complessi. L'analisi fattoriale ha anche un uso confermativo, in cui il ricercatore può sviluppare una serie di ipotesi su come le variabili nei dati sono correlate. Il ricercatore può quindi eseguire l'analisi fattoriale sul set di dati per confermare o negare queste ipotesi. L'analisi cluster, invece, è adatta a classificare gli oggetti secondo determinati criteri. Ad esempio, un ricercatore può misurare alcuni aspetti di un gruppo di piante appena scoperte e collocare queste piante in categorie di specie utilizzando l'analisi dei cluster.