ความแตกต่างระหว่างการวิเคราะห์คลัสเตอร์และปัจจัย

การวิเคราะห์คลัสเตอร์และการวิเคราะห์ปัจจัยเป็นวิธีการทางสถิติสองวิธีในการวิเคราะห์ข้อมูล การวิเคราะห์ทั้งสองรูปแบบนี้ใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านวิทยาศาสตร์ธรรมชาติและพฤติกรรม ทั้งการวิเคราะห์คลัสเตอร์และการวิเคราะห์ปัจจัยทำให้ผู้ใช้สามารถจัดกลุ่มข้อมูลบางส่วนออกเป็น "คลัสเตอร์" หรือ "ปัจจัย" ขึ้นอยู่กับประเภทของการวิเคราะห์ นักวิจัยบางคนที่เพิ่งเริ่มใช้วิธีการวิเคราะห์คลัสเตอร์และปัจจัยอาจรู้สึกว่าการวิเคราะห์ทั้งสองประเภทนี้มีความคล้ายคลึงกันโดยรวม แม้ว่าการวิเคราะห์คลัสเตอร์และการวิเคราะห์ปัจจัยจะดูคล้ายคลึงกันบนพื้นผิว แต่ก็แตกต่างกันในหลายๆ ด้าน รวมถึงในวัตถุประสงค์และการใช้งานโดยรวม

การวิเคราะห์คลัสเตอร์และการวิเคราะห์ปัจจัยมีวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน วัตถุประสงค์ปกติของการวิเคราะห์ปัจจัยคือเพื่ออธิบายความสัมพันธ์ในชุดข้อมูลและตัวแปรที่เกี่ยวข้อง ซึ่งกันและกัน ในขณะที่วัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์คลัสเตอร์คือเพื่อจัดการกับความแตกต่างในแต่ละชุดของข้อมูล ในแง่จิตวิญญาณ การวิเคราะห์คลัสเตอร์เป็นรูปแบบหนึ่งของการจัดหมวดหมู่ ในขณะที่การวิเคราะห์ปัจจัยคือรูปแบบการทำให้เข้าใจง่าย

ความซับซ้อนเป็นคำถามหนึ่งที่การวิเคราะห์ปัจจัยและการวิเคราะห์กลุ่มต่างกัน: ขนาดข้อมูลส่งผลต่อการวิเคราะห์แต่ละครั้งต่างกัน เมื่อชุดข้อมูลเติบโตขึ้น การวิเคราะห์คลัสเตอร์จะกลายเป็นสิ่งที่ยากต่อการประมวลผลทางคอมพิวเตอร์ นี่เป็นความจริงเนื่องจากจำนวนจุดข้อมูลในการวิเคราะห์คลัสเตอร์เกี่ยวข้องโดยตรงกับจำนวนของโซลูชันคลัสเตอร์ที่เป็นไปได้ ตัวอย่างเช่น จำนวนวิธีในการแบ่งวัตถุ 20 ชิ้นออกเป็น 4 กลุ่มที่มีขนาดเท่ากันมีมากกว่า 488 ล้าน สิ่งนี้ทำให้วิธีการคำนวณโดยตรง รวมถึงประเภทของวิธีการที่เป็นการวิเคราะห์ปัจจัยเป็นไปไม่ได้

แม้ว่าการแก้ปัญหาทั้งการวิเคราะห์ปัจจัยและปัญหาการวิเคราะห์คลัสเตอร์จะเป็นเรื่องส่วนตัวในระดับหนึ่ง การวิเคราะห์ปัจจัยช่วยให้นักวิจัยสามารถ ให้ผลการแก้ปัญหาที่ "ดีที่สุด" ในแง่ที่ว่าผู้วิจัยสามารถเพิ่มประสิทธิภาพบางแง่มุมของการแก้ปัญหาได้ (มุมฉาก ความง่ายในการตีความ และอื่นๆ บน). สิ่งนี้ไม่เป็นเช่นนั้นสำหรับการวิเคราะห์คลัสเตอร์ เนื่องจากอัลกอริธึมทั้งหมดที่อาจให้โซลูชันการวิเคราะห์คลัสเตอร์ที่ดีที่สุดนั้นไม่มีประสิทธิภาพในการคำนวณ ดังนั้น นักวิจัยที่ใช้การวิเคราะห์คลัสเตอร์จึงไม่สามารถรับประกันโซลูชันที่เหมาะสมได้

การวิเคราะห์ปัจจัยและการวิเคราะห์กลุ่มแตกต่างกันในการนำไปใช้กับข้อมูลจริง เนื่องจากการวิเคราะห์ปัจจัยมีความสามารถในการลดชุดตัวแปรที่เทอะทะให้เหลือชุดปัจจัยที่เล็กกว่ามาก จึงเหมาะสำหรับการลดความซับซ้อนของแบบจำลองที่ซับซ้อน การวิเคราะห์ปัจจัยยังมีการใช้เพื่อยืนยัน ซึ่งผู้วิจัยสามารถพัฒนาชุดสมมติฐานเกี่ยวกับความเกี่ยวข้องของตัวแปรในข้อมูล ผู้วิจัยสามารถเรียกใช้การวิเคราะห์ปัจจัยในชุดข้อมูลเพื่อยืนยันหรือปฏิเสธสมมติฐานเหล่านี้ ในทางกลับกัน การวิเคราะห์คลัสเตอร์เหมาะสำหรับการจำแนกวัตถุตามเกณฑ์ที่กำหนด ตัวอย่างเช่น นักวิจัยสามารถวัดลักษณะบางอย่างของกลุ่มพืชที่ค้นพบใหม่ และวางพืชเหล่านี้ไว้ในหมวดหมู่ของสายพันธุ์โดยใช้การวิเคราะห์แบบคลัสเตอร์