Klusteranalys och faktoranalys är två statistiska metoder för dataanalys. Dessa två analysformer används starkt inom naturvetenskap och beteendevetenskap. Både klusteranalys och faktoranalys gör att användaren kan gruppera delar av data i "kluster" eller på "faktorer", beroende på vilken typ av analys. Vissa forskare som är nya inom metoderna för kluster- och faktoranalyser kan känna att dessa två typer av analyser är övergripande lika. Även om klusteranalys och faktoranalys verkar vara lika på ytan skiljer de sig på många sätt, inklusive i sina övergripande mål och tillämpningar.
Mål
Klusteranalys och faktoranalys har olika mål. Det vanliga målet med faktoranalys är att förklara korrelation i en uppsättning data och relatera variabler till varandra, medan syftet med klusteranalys är att ta itu med heterogenitet i varje datauppsättning. I själva verket är klusteranalys en form av kategorisering, medan faktoranalys är en form av förenkling.
Komplexitet
Komplexitet är en fråga om vilken faktoranalys och klusteranalys som skiljer sig åt: datastorleken påverkar varje analys olika. När datauppsättningen växer blir klusteranalys beräkningsmässigt okomplicerad. Detta är sant eftersom antalet datapunkter i klusteranalys är direkt relaterat till antalet möjliga klusterlösningar. Till exempel är antalet sätt att dela upp tjugo objekt i fyra kluster av samma storlek över 488 miljoner. Detta gör direkta beräkningsmetoder, inklusive den kategori av metoder som faktoranalys hör till, omöjliga.
Lösning
Även om lösningarna på både faktoranalys och klusteranalysproblem i viss mån är subjektiva, tillåter faktoranalys en forskare att ge en "bästa" lösning, i den meningen att forskaren kan optimera en viss aspekt av lösningen (ortogonalitet, enkel tolkning och så på). Detta är inte så för klusteranalys, eftersom alla algoritmer som möjligen kan ge en bästa klusteranalyslösning är beräkningsineffektiva. Därför kan inte forskare som använder klusteranalys garantera en optimal lösning.
Applikationer
Faktoranalys och klusteranalys skiljer sig åt i hur de tillämpas på verkliga data. Eftersom faktoranalys har förmågan att reducera en besvärlig uppsättning variabler till en mycket mindre uppsättning faktorer är den lämplig för att förenkla komplexa modeller. Faktoranalys har också en bekräftande användning, där forskaren kan utveckla en uppsättning hypoteser om hur variabler i data är relaterade. Forskaren kan sedan köra faktoranalys på datamängden för att bekräfta eller förneka dessa hypoteser. Klusteranalys är däremot lämplig för att klassificera objekt enligt vissa kriterier. Till exempel kan en forskare mäta vissa aspekter av en grupp nyupptäckta växter och placera dessa växter i artkategorier genom att använda klusteranalys.