ההבדל בין ניתוח אשכולות וגורמים

ניתוח אשכולות וניתוח גורמים הם שתי שיטות סטטיסטיות לניתוח נתונים. שתי צורות הניתוח הללו משמשות רבות במדעי הטבע וההתנהגות. הן ניתוח אשכולות והן ניתוח גורמים מאפשרים למשתמש לקבץ חלקים מהנתונים ל"אשכולות "או ל"גורמים", בהתאם לסוג הניתוח. יש חוקרים חדשים בשיטות ניתוח האשכול והגורמים עשויים לחוש ששני סוגי הניתוחים הללו דומים בסך הכל. בעוד שניתוח אשכולות וניתוח גורמים נראים דומים על פני השטח, הם נבדלים במובנים רבים, כולל ביעדים וביישומים הכוללים שלהם.

לניתוח אשכולות וניתוח גורמים יש יעדים שונים. המטרה הרגילה של ניתוח הגורמים היא להסביר את המתאם במערכת נתונים ולקשר משתנים זה לזה, בעוד שמטרת ניתוח האשכול היא לטפל בהטרוגניות בכל מערכת נתונים. ברוחם, ניתוח אשכולות הוא סוג של סיווג, ואילו ניתוח גורמים הוא סוג של פישוט.

המורכבות היא שאלה באיזה ניתוח גורמים וניתוח אשכולות שונים: גודל הנתונים משפיע על כל ניתוח באופן שונה. ככל שמכלול הנתונים גדל, ניתוח האשכולות הופך להיות בלתי אפשרי מבחינה חישובית. זה נכון מכיוון שמספר נקודות הנתונים בניתוח אשכולות קשור ישירות למספר פתרונות האשכול האפשריים. לדוגמא, מספר הדרכים לחלק עשרים עצמים לארבעה אשכולות בגודל שווה הוא מעל 488 מיליון. זה הופך את שיטות החישוב הישירות, כולל קטגוריית השיטות אליהן שייך ניתוח הגורמים, לבלתי אפשרית.

למרות שהפתרונות הן לניתוח גורמים והן לניתוחי אשכולות סובייקטיביים במידה מסוימת, ניתוח הגורמים מאפשר לחוקר להעניק פתרון "מיטבי", במובן שהחוקר יכול לייעל היבט מסוים של הפתרון (אורתוגונליות, קלות פרשנות וכן הלאה). עַל). זה לא כך לניתוח אשכולות, מכיוון שכל האלגוריתמים שיכולים להניב פתרון מיטבי לניתוח אשכולות אינם יעילים מבחינה חישובית. לפיכך, חוקרים העוסקים בניתוח אשכולות אינם יכולים להבטיח פיתרון אופטימלי.

ניתוח גורמים וניתוח אשכולות נבדלים באופן החלתם על נתונים אמיתיים. מכיוון שלניתוח גורמים יש יכולת להפחית מערך משתנים מסורבל לקבוצת גורמים קטנה בהרבה, הוא מתאים לפשט מודלים מורכבים. לניתוח גורמים יש גם שימוש מאשר, בו החוקר יכול לפתח מערך השערות לגבי האופן שבו משתנים בנתונים קשורים. לאחר מכן החוקר יכול לבצע ניתוח גורמים על מערך הנתונים כדי לאשר או להכחיש השערות אלה. לעומת זאת ניתוח אשכולות מתאים לסיווג אובייקטים על פי קריטריונים מסוימים. לדוגמא, חוקר יכול למדוד היבטים מסוימים של קבוצת צמחים שהתגלו לאחרונה ולמקם צמחים אלה בקטגוריות מינים על ידי שימוש בניתוח אשכולות.