Tartalom
A klaszteranalízis és a faktorelemzés az adatok elemzésének két statisztikai módszere. Az elemzés e két formáját erősen használják a természettudomány és a viselkedéstudományban. Mind a klaszteranalízis, mind a faktorelemzés lehetővé teszi a felhasználó számára, hogy az adatok egy részét "elemzésbe" vagy "tényezőkre" csoportosítsa, az elemzés típusától függően. Egyes klaszter- és faktoranalízis módszereire új kutatók úgy érzik, hogy az elemzés e két típusa összességében hasonló. Noha a klaszteranalízis és a faktorelemzés hasonlónak tűnik a felszínen, sokféleképpen különböznek egymástól, beleértve az általános célkitűzéseket és az alkalmazásokat is.
Célkitűzés
A klaszteranalízis és a faktorelemzés különböző célokat szolgál. A faktor-elemzés szokásos célja az, hogy megmagyarázza az adathalmazban a korrelációt és összekapcsolja a változókat, míg a klaszteranalízis célja az egyes adatsorok heterogenitásának kezelése. Szellemében a klaszteranalízis a kategorizálás egyik formája, míg a faktorelemzés az egyszerűsítés egyik formája.
Bonyolultság
A komplexitás az a kérdés, amelyben a faktor-elemzés és a klaszteranalízis különbözik: az adatméret az egyes elemzéseket eltérően befolyásolja. Az adathalmaz növekedésével a klaszteranalízis számítástechnikai szempontból megváltoztathatatlanná válik. Ez azért igaz, mert a fürtanalízisnél az adatpontok száma közvetlenül kapcsolódik a lehetséges klasztermegoldások számához. Például, hogy húsz objektumot négy azonos méretű klaszterre oszthatunk, több mint 488 millió. Ez lehetetlenné teszi a közvetlen számítási módszereket, ideértve azt a kategóriát is, amelyhez a faktor-elemzés tartozik.
Megoldás
Annak ellenére, hogy a faktor elemzés és a klaszteranalízis problémáinak megoldása bizonyos mértékben szubjektív, a faktor elemzés lehetővé teszi a kutató számára a „legjobb” megoldás megteremtését abban az értelemben, hogy a kutató optimalizálhatja a megoldás egy bizonyos aspektusát (ortogonalitás, könnyű értelmezés és így tovább). A klaszteranalízis esetében ez nem így van, mivel minden algoritmus, amely esetleg a legjobb klaszterelemzési megoldást eredményezheti, számítási szempontból nem hatékony. Ezért a klaszterelemzést alkalmazó kutatók nem tudják garantálni az optimális megoldást.
Alkalmazások
A faktoranalízis és a klaszteranalízis abban különbözik egymástól, hogy hogyan alkalmazzák őket a valós adatokra. Mivel a faktor-elemzés képes a nehézségek nélküli változók halmazát sokkal kisebb tényezőkre redukálni, ezért alkalmas az összetett modellek egyszerűsítésére. A faktoranalízisnek megerősítő felhasználása is van, amelyben a kutató hipotéziseket dolgozhat ki az adatokban szereplő változók kapcsolatának függvényében. A kutató ezután faktorelemzést végezhet az adatkészlettel ezen hipotézisek megerősítése vagy tagadása érdekében. A klaszterelemzés viszont alkalmas az objektumok bizonyos kritériumok szerinti osztályozására. Például egy kutató klaszteranalízis segítségével meg tudja mérni az újonnan felfedezett növények csoportjának egyes aspektusait, és ezeket a növényeket fajkategóriákba sorolhatja.