Küme analizi ve faktör analizi, iki istatistiksel veri analizi yöntemidir. Bu iki analiz biçimi, doğa ve davranış bilimlerinde yoğun olarak kullanılmaktadır. Hem küme analizi hem de faktör analizi, kullanıcının analiz türüne bağlı olarak verilerin parçalarını "kümeler" veya "faktörler" halinde gruplandırmasına izin verir. Kümeleme ve faktör analizi yöntemlerinde yeni olan bazı araştırmacılar, bu iki analiz türünün genel olarak benzer olduğunu düşünebilir. Kümeleme analizi ve faktör analizi yüzeyde benzer görünse de, genel amaçları ve uygulamaları da dahil olmak üzere birçok yönden farklılık gösterirler.
Amaç
Kümeleme analizi ve faktör analizinin farklı amaçları vardır. Faktör analizinin genel amacı, bir dizi verideki korelasyonu açıklamak ve değişkenleri ilişkilendirmektir. kümeleme analizinin amacı, her bir veri setindeki heterojenliği ele almaktır. Özünde, küme analizi bir sınıflandırma biçimi iken faktör analizi bir basitleştirme biçimidir.
karmaşıklık
Karmaşıklık, faktör analizi ve küme analizinin farklılaştığı bir sorudur: veri boyutu her analizi farklı şekilde etkiler. Veri seti büyüdükçe, küme analizi hesaplama açısından zorlu hale gelir. Bu doğrudur çünkü küme analizindeki veri noktalarının sayısı, olası küme çözümlerinin sayısıyla doğrudan ilişkilidir. Örneğin, yirmi nesneyi eşit büyüklükte 4 kümeye bölme yollarının sayısı 488 milyonun üzerindedir. Bu, faktör analizinin ait olduğu yöntem kategorisi de dahil olmak üzere doğrudan hesaplama yöntemlerini imkansız hale getirir.
Çözüm
Hem faktör analizi hem de küme analizi problemlerinin çözümleri bir dereceye kadar öznel olsa da, faktör analizi bir araştırmacının Araştırmacının çözümün belirli bir yönünü (ortogonallik, yorumlama kolaylığı vb.) açık). Bu, küme analizi için böyle değildir, çünkü muhtemelen en iyi küme analizi çözümünü verebilecek tüm algoritmalar hesaplama açısından verimsizdir. Bu nedenle, küme analizi kullanan araştırmacılar optimal bir çözümü garanti edemezler.
Uygulamalar
Faktör analizi ve küme analizi, gerçek verilere nasıl uygulandıklarına göre farklılık gösterir. Faktör analizi, hantal bir değişken kümesini çok daha küçük bir faktör kümesine indirgeme yeteneğine sahip olduğundan, karmaşık modelleri basitleştirmek için uygundur. Faktör analizi ayrıca, araştırmacının verilerdeki değişkenlerin nasıl ilişkili olduğuna ilişkin bir dizi hipotez geliştirebileceği doğrulayıcı bir kullanıma sahiptir. Araştırmacı daha sonra bu hipotezleri doğrulamak veya reddetmek için veri seti üzerinde faktör analizi yapabilir. Kümeleme analizi ise nesneleri belirli kriterlere göre sınıflandırmak için uygundur. Örneğin, bir araştırmacı, yeni keşfedilen bir bitki grubunun belirli yönlerini ölçebilir ve küme analizini kullanarak bu bitkileri tür kategorilerine yerleştirebilir.