Innehåll
Klusteranalys och faktoranalys är två statistiska metoder för dataanalys. Dessa två analysformer används starkt inom natur- och beteendevetenskap. Både klusteranalys och faktoranalys tillåter användaren att gruppera delar av data i "kluster" eller på "faktorer", beroende på analystyp. Vissa forskare som är nya när det gäller kluster- och faktoranalysmetoder kan känna att dessa två typer av analys totalt sett är lika. Medan klusteranalys och faktoranalys verkar lika på ytan, skiljer de sig på många sätt, inklusive i deras 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 klusteranalysen är att adressera heterogenitet i varje uppsättning data. I anda 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: datastorlek påverkar varje analys på olika sätt. När uppsättningen av data växer, blir klusteranalys beräkningsmässigt ojämförbar. Detta är sant eftersom antalet datapunkter i klusteranalys är direkt relaterade 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 metodkategori som faktoranalys tillhör, omöjlig.
Lösning
Även om lösningarna på både faktoranalys och klusteranalysproblem till viss del är subjektiva, tillåter faktoranalys en forskare att ge en "bästa" lösning, i den meningen att forskaren kan optimera en viss aspekt av lösningen (ortogonalitet, enkelhet i tolkning och så vidare). Detta är inte så för klusteranalys, eftersom alla algoritmer som möjligen skulle kunna ge en bästa klusteranalyslösning är beräkningseffektiva. Forskare som använder klusteranalys kan därför inte garantera en optimal lösning.
tillämpningar
Faktoranalys och klusteranalys skiljer sig i hur de tillämpas på verkliga data. Eftersom faktoranalys har förmågan att reducera en svår uppsättning variabler till en mycket mindre mängd 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 å andra sidan lämplig för klassificering av 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.