Diferența dintre analiza cluster și factor

Analiza cluster și analiza factorială sunt două metode statistice de analiză a datelor. Aceste două forme de analiză sunt puternic utilizate în științele naturii și comportamentului. Atât analiza clusterelor, cât și analiza factorială permit utilizatorului să grupeze părți ale datelor în „clustere” sau pe „factori”, în funcție de tipul de analiză. Unii cercetători noi în ceea ce privește metodele de analiză cluster și factor pot considera că aceste două tipuri de analize sunt asemănătoare în ansamblu. În timp ce analiza clusterelor și analiza factorială par similare la suprafață, ele diferă în multe moduri, inclusiv în ceea ce privește obiectivele și aplicațiile lor generale.

Analiza cluster și analiza factorială au obiective diferite. Obiectivul obișnuit al analizei factorilor este explicarea corelației într-un set de date și raportarea variabilelor între ele, în timp ce obiectivul analizei cluster este de a aborda eterogenitatea în fiecare set de date. În spirit, analiza cluster este o formă de categorizare, în timp ce analiza factorială este o formă de simplificare.

Complexitatea este o întrebare cu privire la diferența dintre analiza factorilor și analiza clusterului: dimensiunea datelor afectează diferit fiecare analiză. Pe măsură ce setul de date crește, analiza cluster-ului devine intractabilă din punct de vedere calculal. Acest lucru este adevărat, deoarece numărul de puncte de date din analiza clusterului este direct legat de numărul de soluții de cluster posibile. De exemplu, numărul modalităților de a împărți douăzeci de obiecte în 4 clustere de dimensiuni egale este de peste 488 milioane. Acest lucru face imposibile metodele de calcul directe, inclusiv categoria metodelor de care aparține analiza factorială.

Chiar dacă soluțiile atât pentru analiza factorială, cât și pentru problemele de analiză cluster sunt subiective într-o oarecare măsură, analiza factorială permite cercetătorului să o facă oferă o „cea mai bună” soluție, în sensul că cercetătorul poate optimiza un anumit aspect al soluției (ortogonalitate, ușurință în interpretare și așa mai departe) pe). Acest lucru nu este valabil pentru analiza cluster, deoarece toți algoritmii care ar putea produce o soluție de analiză cluster mai bună sunt ineficienți din punct de vedere al calculului. Prin urmare, cercetătorii care folosesc analiza cluster nu pot garanta o soluție optimă.

Analiza factorială și analiza clusterelor diferă în modul în care sunt aplicate datelor reale. Deoarece analiza factorială are capacitatea de a reduce un set dificil de variabile la un set mult mai mic de factori, este adecvată pentru simplificarea modelelor complexe. Analiza factorială are, de asemenea, o utilizare confirmativă, în care cercetătorul poate dezvolta un set de ipoteze cu privire la modul în care variabilele din date sunt legate. Cercetătorul poate efectua apoi analiza factorială pe setul de date pentru a confirma sau a nega aceste ipoteze. Analiza cluster, pe de altă parte, este potrivită pentru clasificarea obiectelor în funcție de anumite criterii. De exemplu, un cercetător poate măsura anumite aspecte ale unui grup de plante nou-descoperite și poate plasa aceste plante în categorii de specii, folosind analiza cluster.