Conţinut
Analiza clusterului și analiza factorilor sunt două metode statistice de analiză a datelor. Aceste două forme de analiză sunt foarte utilizate în științele naturii și ale comportamentului. Atât analiza clusterului, cât și analiza factorilor permit utilizatorului să grupeze părți din date în „clustere” sau pe „factori”, în funcție de tipul de analiză. Unii cercetători noi pentru metodele de analiză a clusterului și factorilor pot considera că aceste două tipuri de analiză sunt similare în general. În timp ce analiza clusterului și analiza factorilor par similare la suprafață, acestea diferă în multe feluri, inclusiv în obiectivele și aplicațiile lor generale.
Obiectiv
Analiza clusterului și analiza factorilor au obiective diferite. Obiectivul obișnuit al analizei factorilor este de a explica corelația într-un set de date și de a relaționa variabile între ele, în timp ce obiectivul analizei cluster este de a aborda eterogenitatea în fiecare set de date. În spirit, analiza clusterului este o formă de clasificare, în timp ce analiza factorilor este o formă de simplificare.
Complexitate
Complexitatea este o întrebare pentru care diferă analiza factorilor și analiza clusterului: dimensiunea datelor afectează diferit fiecare analiză. Pe măsură ce setul de date crește, analiza clusterului devine inabordabilă din punct de vedere computerizat. Acest lucru este adevărat, deoarece numărul de puncte de date din analiza clusterului este direct legat de numărul de soluții de cluster posibile. De exemplu, numărul de moduri de a împărți douăzeci de obiecte în 4 grupuri de dimensiuni egale este de peste 488 milioane. Acest lucru face imposibilă metodele de calcul directe, inclusiv categoria de metode din care face parte analiza factorilor.
Soluţie
Chiar dacă soluțiile atât pentru analiza factorilor, cât și pentru problemele de analiză a clusterului sunt subiective într-un anumit grad, analiza factorului permite unui cercetător să dea o soluție „cea mai bună”, în sensul că cercetătorul poate optimiza un anumit aspect al soluției (ortogonalitate, ușurință de interpretare și așa mai departe). Nu este așa și pentru analiza clusterului, deoarece toți algoritmii care ar putea genera o cea mai bună soluție de analiză a clusterului sunt ineficienți din punct de vedere al calculului. Prin urmare, cercetătorii care utilizează analiza clusterului nu pot garanta o soluție optimă.
Aplicații
Analiza factorilor și analiza clusterului diferă în modul în care sunt aplicate la datele reale. Deoarece analiza factorilor are capacitatea de a reduce un set neliniștit de variabile la un set de factori mult mai mic, este potrivit pentru simplificarea modelelor complexe. Analiza factorilor are, de asemenea, o utilizare de confirmare, în care cercetătorul poate dezvolta un set de ipoteze cu privire la modul în care variabilele din date sunt legate. Cercetătorul poate rula apoi analiza factorului pe setul de date pentru a confirma sau a nega aceste ipoteze. Analiza clusterului, pe de altă parte, este potrivită pentru clasificarea obiectelor după anumite criterii. De exemplu, un cercetător poate măsura anumite aspecte ale unui grup de plante recent descoperite și a plasa aceste plante în categorii de specii, utilizând analiza clusterului.