クラスター分析と因子分析は、データ分析の2つの統計的方法です。 これらの2つの形式の分析は、自然科学と行動科学で頻繁に使用されます。 クラスター分析と因子分析の両方で、ユーザーは分析のタイプに応じて、データの一部を「クラスター」または「因子」にグループ化できます。 クラスター分析と因子分析の方法に不慣れな一部の研究者は、これら2つのタイプの分析が全体的に類似していると感じるかもしれません。 クラスター分析と因子分析は一見似ているように見えますが、全体的な目的や用途など、多くの点で異なります。
目的
クラスター分析と因子分析の目的は異なります。 因子分析の通常の目的は、一連のデータの相関関係を説明し、変数を関連付けることです。 クラスター分析の目的は、データの各セットの不均一性に対処することです。 精神的には、クラスター分析は分類の一形態ですが、因子分析は単純化の一形態です。
複雑
複雑さは、因子分析とクラスター分析が異なる1つの質問です。データサイズは、各分析に異なる影響を与えます。 データセットが大きくなると、クラスター分析は計算が困難になります。 これは、クラスター分析のデータポイントの数が、可能なクラスターソリューションの数に直接関係しているためです。 たとえば、20個のオブジェクトを同じサイズの4つのクラスターに分割する方法の数は4億8800万を超えています。 これにより、因子分析が属するメソッドのカテゴリを含む直接計算メソッドが不可能になります。
解決
因子分析とクラスター分析の両方の問題の解決策はある程度主観的ですが、因子分析により研究者は次のことが可能になります。 研究者がソリューションの特定の側面（直交性、解釈の容易さなど）を最適化できるという意味で、「最良の」ソリューションを生み出します。 オン）。 最良のクラスター分析ソリューションを生み出す可能性のあるすべてのアルゴリズムは計算効率が悪いため、これはクラスター分析には当てはまりません。 したがって、クラスター分析を採用している研究者は、最適なソリューションを保証することはできません。
アプリケーション
因子分析とクラスター分析は、実際のデータへの適用方法が異なります。 因子分析には、扱いにくい変数のセットをはるかに小さな因子のセットに減らす機能があるため、複雑なモデルを単純化するのに適しています。 因子分析には確認的な用途もあり、研究者はデータ内の変数がどのように関連しているかに関する一連の仮説を立てることができます。 次に、研究者はデータセットに対して因子分析を実行して、これらの仮説を確認または拒否できます。 一方、クラスター分析は、特定の基準に従ってオブジェクトを分類するのに適しています。 たとえば、研究者は、新しく発見された植物のグループの特定の側面を測定し、クラスター分析を使用してこれらの植物を種のカテゴリに分類できます。