L'analisi del cluster e l'analisi fattoriale sono due metodi statistici di analisi dei dati. Queste due forme di analisi sono fortemente utilizzate nelle scienze naturali e comportamentali. Sia l'analisi del cluster che l'analisi fattoriale consentono all'utente di raggruppare parti dei dati in "cluster" o su "fattori", a seconda del tipo di analisi. Alcuni ricercatori nuovi ai metodi di analisi dei cluster e dei fattori possono ritenere che questi due tipi di analisi siano simili nel complesso. Mentre l'analisi dei cluster e l'analisi fattoriale sembrano simili in superficie, differiscono in molti modi, inclusi i loro obiettivi e le loro applicazioni complessive.

Obiettivo

L'analisi del cluster e l'analisi fattoriale hanno obiettivi diversi. Il consueto obiettivo dell'analisi fattoriale è di spiegare la correlazione in un insieme di dati e correlare le variabili tra loro, mentre l'obiettivo dell'analisi del cluster è di affrontare l'eterogeneità in ciascun insieme di dati. Nello spirito, l'analisi cluster è una forma di categorizzazione, mentre l'analisi fattoriale è una forma di semplificazione.

Complessità

La complessità è una questione su cui differiscono l'analisi fattoriale e l'analisi cluster: le dimensioni dei dati influiscono su ciascuna analisi in modo diverso. All'aumentare dell'insieme di dati, l'analisi dei cluster diventa computazionalmente intrattabile. Questo è vero perché il numero di punti dati nell'analisi del cluster è direttamente correlato al numero di possibili soluzioni cluster. Ad esempio, il numero di modi per dividere venti oggetti in 4 gruppi di uguale dimensione è di oltre 488 milioni. Ciò rende impossibili i metodi computazionali diretti, compresa la categoria di metodi a cui appartiene l'analisi fattoriale.

Soluzione

Anche se le soluzioni sia all'analisi fattoriale che ai problemi dell'analisi dei cluster sono soggettivamente in qualche modo soggiacenti, l'analisi fattoriale consente a un ricercatore di fornire una soluzione "migliore", nel senso che il ricercatore può ottimizzare un determinato aspetto della soluzione (ortogonalità, facilità di interpretazione e così via). Non è così per l'analisi del cluster, dal momento che tutti gli algoritmi che potrebbero fornire una soluzione di analisi cluster migliore sono computazionalmente inefficienti. Pertanto, i ricercatori che utilizzano l'analisi dei cluster non possono garantire una soluzione ottimale.

Applicazioni

L'analisi dei fattori e l'analisi dei cluster differiscono nel modo in cui vengono applicati ai dati reali. Poiché l'analisi fattoriale ha la capacità di ridurre un insieme di variabili pesante a un insieme di fattori molto più piccolo, è adatto alla semplificazione di modelli complessi. L'analisi fattoriale ha anche un uso di conferma, in cui il ricercatore può sviluppare una serie di ipotesi su come le variabili nei dati sono correlate. Il ricercatore può quindi eseguire l'analisi fattoriale sul set di dati per confermare o negare queste ipotesi. L'analisi del cluster, d'altra parte, è adatta per classificare gli oggetti secondo determinati criteri. Ad esempio, un ricercatore può misurare alcuni aspetti di un gruppo di piante appena scoperte e collocare queste piante in categorie di specie impiegando l'analisi a grappolo.