Klasterinė analizė ir veiksnių analizė yra du statistiniai duomenų analizės metodai. Šios dvi analizės formos yra plačiai naudojamos gamtos ir elgesio moksluose. Tiek grupių analizė, tiek veiksnių analizė leidžia vartotojui grupuoti duomenų dalis į „grupes“ arba „veiksnius“, atsižvelgiant į analizės tipą. Kai kurie mokslininkai, nauji klasterių ir veiksnių analizės metodų srityje, gali manyti, kad šios dvi analizės rūšys apskritai yra panašios. Nors klasterio analizė ir veiksnių analizė atrodo panašūs, jie skiriasi daugeliu atžvilgių, įskaitant bendruosius tikslus ir taikymą.
Tikslas
Klasterio analizė ir veiksnių analizė turi skirtingus tikslus. Įprastas veiksnių analizės tikslas yra paaiškinti koreliaciją duomenų rinkinyje ir susieti kintamuosius grupių analizės tikslas yra spręsti heterogeniškumą kiekviename duomenų rinkinyje. Iš esmės klasterio analizė yra kategorijų forma, o faktorių analizė yra paprastinimo forma.
Sudėtingumas
Sudėtingumas yra vienas klausimas, kurio veiksnio analizė ir grupinė analizė skiriasi: duomenų dydis kiekvieną analizę veikia skirtingai. Didėjant duomenų rinkiniui, klasterinė analizė tampa sunkiai apskaičiuojama. Tai tiesa, nes duomenų taškų skaičius grupių analizėje yra tiesiogiai susijęs su galimų grupių sprendimų skaičiumi. Pavyzdžiui, dvidešimt objektų suskirstyti į 4 vienodo dydžio grupes yra daugiau nei 488 milijonai. Tai daro neįmanomus tiesioginius skaičiavimo metodus, įskaitant metodų, kuriems priklauso veiksnių analizė, kategoriją.
Sprendimas
Nors tiek faktorių analizės, tiek grupių analizės problemų sprendimai tam tikru laipsniu yra subjektyvūs, faktorių analizė leidžia tyrėjui tai padaryti „geriausias“ sprendimas ta prasme, kad tyrėjas gali optimizuoti tam tikrą sprendimo aspektą (ortogonalumas, paprastas aiškinimas ir pan. įjungta). Tai netinka klasterių analizei, nes visi algoritmai, galintys sukurti geriausią klasterių analizės sprendimą, yra skaičiavimo požiūriu neefektyvūs. Taigi mokslininkai, taikantys klasterinę analizę, negali garantuoti optimalaus sprendimo.
Programos
Faktorių analizė ir grupių analizė skiriasi tuo, kaip jie pritaikomi realiems duomenims. Kadangi faktorių analizė gali sumažinti nepatogią kintamųjų rinkinį iki daug mažesnio veiksnių rinkinio, ji yra tinkama supaprastinti sudėtingus modelius. Faktorių analizė taip pat patvirtina, kad tyrėjas gali parengti hipotezių rinkinį, kaip susiję duomenų kintamieji. Tuomet tyrėjas gali atlikti duomenų rinkinio faktoriaus analizę, kad patvirtintų ar paneigtų šias hipotezes. Kita vertus, klasterinė analizė yra tinkama objektams klasifikuoti pagal tam tikrus kriterijus. Pavyzdžiui, tyrėjas gali įvertinti tam tikrus naujai atrastų augalų grupės aspektus ir priskirti šiuos augalus rūšių rūšims, naudodamas klasterinę analizę.