Forskellen mellem Cluster & Factor Analysis

Klyngeanalyse og faktoranalyse er to statistiske metoder til dataanalyse. Disse to former for analyse anvendes stærkt i natur- og adfærdsvidenskaberne. Både klyngeanalyse og faktoranalyse giver brugeren mulighed for at gruppere dele af dataene i "klynger" eller "faktorer" afhængigt af typen af ​​analyse. Nogle forskere, der er nye med metoderne for klynge- og faktoranalyser, kan føle, at disse to typer analyser er ens generelle. Mens klyngeanalyse og faktoranalyse ligner overfladen, varierer de på mange måder, herunder i deres overordnede mål og anvendelser.

Mål

Klyngeanalyse og faktoranalyse har forskellige målsætninger. Det sædvanlige mål med faktoranalyse er at forklare korrelation i et sæt data og relatere variabler til hinanden, mens målet med klynganalyse er at adressere heterogenitet i hvert sæt data. I ånd er klyngeanalyse en form for kategorisering, mens faktoranalyse er en form for forenkling.

Kompleksitet

Kompleksitet er et spørgsmål om, hvilken faktoranalyse og klyngeanalyse der er forskellig: datastørrelse påvirker hver analyse forskelligt. Efterhånden som datasættet vokser, bliver klyngeanalyse computationally intractable. Dette er sandt, fordi antallet af datapunkter i klyngeanalyse er direkte relateret til antallet af mulige klyngeløsninger. For eksempel er antallet af måder at opdele tyve objekter i 4 klynger af samme størrelse over 488 millioner. Dette gør direkte beregningsmetoder, herunder den kategori af metoder, som faktoranalyse tilhører, umuligt.

Løsning

Selv om løsningerne på både faktoranalyse og klyngeanalyseproblemer er subjektive i en vis grad, faktoranalyse giver en forsker mulighed for at give en "bedste" løsning, i den forstand, at forskeren kan optimere et bestemt aspekt af løsningen (ortogonalitet, fortolkningsfortolkning osv.). Dette er ikke sådan for klyngeanalyse, da alle algoritmer, der muligvis kunne give en bedste klyngeanalyseløsning, er computationally ineffektive. Derfor kan forskere, der anvender klyngeanalyse, ikke garantere en optimal løsning.

Applikationer

Faktoranalyse og klyngeanalyse er forskellige i, hvordan de anvendes til reelle data. Fordi faktoranalyse har evnen til at reducere et uhåndterligt sæt variabler til et meget mindre sæt faktorer, er det egnet til at forenkle komplekse modeller. Faktoranalyse har også en bekræftende anvendelse, hvor forskeren kan udvikle et sæt hypoteser om, hvordan variabler i dataene er relaterede. Forskeren kan så køre faktoranalyse på datasættet for at bekræfte eller benægte disse hypoteser. Clusteranalyse er derimod egnet til at klassificere objekter i henhold til bestemte kriterier. For eksempel kan en forsker måle visse aspekter af en gruppe af nyopdagede planter og placere disse planter i arter kategorier ved at anvende klyngeanalyse.