Forskjellen mellom klynge- og faktoranalyse

Klyngeanalyse og faktoranalyse er to statistiske metoder for dataanalyse. Disse to analyseformene er mye brukt i naturvitenskap og atferdsvitenskap. Både klyngeanalyse og faktoranalyse lar brukeren gruppere deler av dataene i "klynger" eller på "faktorer", avhengig av analysetype. Noen forskere som er nye i metodene for klynge- og faktoranalyser, kan føle at disse to typene analyser generelt er like. Mens klyngeanalyse og faktoranalyse virker like på overflaten, skiller de seg på mange måter, inkludert i deres overordnede mål og applikasjoner.

Klyngeanalyse og faktoranalyse har forskjellige mål. Det vanlige målet med faktoranalyse er å forklare korrelasjon i et datasett og relatere variabler til hverandre, mens målet med klyngeanalyse er å adressere heterogenitet i hvert datasett. I ånden er klyngeanalyse en form for kategorisering, mens faktoranalyse er en form for forenkling.

Kompleksitet er et spørsmål hvor faktoranalyse og klyngeanalyse er forskjellige: datastørrelse påvirker hver analyse forskjellig. Etter hvert som datasettet vokser, blir klyngeanalyse beregningsmessig vanskelig. Dette stemmer fordi antall datapunkter i klyngeanalyse er direkte relatert til antall mulige klyngeløsninger. For eksempel er antall måter å dele tjue objekter i 4 klynger av lik størrelse over 488 millioner. Dette gjør direkte beregningsmetoder, inkludert kategorien av metoder som faktoranalyse tilhører, umulig.

Selv om løsningene til både faktoranalyse og klyngeanalyseproblemer til en viss grad er subjektive, tillater faktoranalyse en forsker å gi en "beste" løsning, i den forstand at forskeren kan optimalisere et bestemt aspekt av løsningen (ortogonalitet, enkel tolkning og så videre på). Dette er ikke slik for klyngeanalyse, siden alle algoritmer som muligens kan gi en beste klyngeanalyseløsning er beregningsineffektive. Derfor kan ikke forskere som bruker klyngeanalyse garantere en optimal løsning.

Faktoranalyse og klyngeanalyse er forskjellige i hvordan de brukes på reelle data. Fordi faktoranalyse har muligheten til å redusere et uhåndterlig sett med variabler til et mye mindre sett med faktorer, er det egnet for å forenkle komplekse modeller. Faktoranalyse har også en bekreftende bruk, der forskeren kan utvikle et sett med hypoteser om hvordan variabler i dataene er relatert. Forskeren kan deretter kjøre faktoranalyse på datasettet for å bekrefte eller benekte disse hypotesene. Klyngeanalyse er derimot egnet for å klassifisere objekter etter visse kriterier. For eksempel kan en forsker måle visse aspekter av en gruppe nylig oppdagede planter og plassere disse plantene i artkategorier ved å benytte klyngeanalyse.