Innhold
Klyngeanalyse og faktoranalyse er to statistiske metoder for dataanalyse. Disse to analyseformene brukes sterkt innen 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 innen metodene for klynge- og faktoranalyser, kan føle at disse to analysetyper totalt sett er like. Mens klyngeanalyse og faktoranalyse virker like på overflaten, skiller de seg på mange måter, inkludert i deres overordnede mål og anvendelser.
Objektiv
Klyngeanalyse og faktoranalyse har forskjellige mål. Det vanlige målet med faktoranalyse er å forklare korrelasjon i et sett med data og relatere variabler til hverandre, mens målet med klyngeanalysen er å adressere heterogenitet i hvert datasett. I ånd er klyngeanalyse en form for kategorisering, mens faktoranalyse er en form for forenkling.
kompleksitet
Kompleksitet er ett spørsmål om hvilken faktoranalyse og klyngeanalyse som er forskjellige: datastørrelse påvirker hver analyse forskjellig. Når datasettet vokser, blir klyngenanalyse beregningsmessig intractable. Dette stemmer fordi antallet datapunkter i klyngebaseanalyse er direkte relatert til antall mulige klyngeløsninger. For eksempel er antall måter å dele opp tjue objekter i 4 klynger av samme størrelse over 488 millioner. Dette gjør direkte beregningsmetoder, inkludert kategorien metoder som faktoranalyse tilhører, umulig.
Løsning
Selv om løsningene på både faktoranalyse og klyngeanalyseproblemer til en viss grad er subjektive, lar faktoranalyse en forsker gi en "beste" løsning, i den forstand at forskeren kan optimalisere et visst aspekt av løsningen (ortogonalitet, letthet om tolkning og så videre). Dette er ikke slik for klyngeanalyse, siden alle algoritmer som muligens kan gi en beste løsningsanalyseløsning er beregningseffektive. Forskere som bruker klyngeanalyse kan derfor ikke garantere en optimal løsning.
applikasjoner
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, hvor forskeren kan utvikle et sett med hypoteser angående hvordan variabler i dataene er relatert. Forskeren kan deretter kjøre faktoranalyse på datasettet for å bekrefte eller avkrefte disse hypotesene. Cluster-analyse er derimot egnet for å klassifisere objekter i henhold til visse kriterier. For eksempel kan en forsker måle visse aspekter ved en gruppe av nyoppdagede planter og plassere disse plantene i artkategorier ved å benytte klyngeanalyse.