Vsebina
Grozdna analiza in faktorska analiza sta dve statistični metodi analize podatkov. Ti dve obliki analize se močno uporabljata v naravoslovnih in vednih vedah. Tako analiza grozdov kot tudi faktorska analiza uporabniku omogočata, da razdeli dele podatkov v "grozde" ali na "dejavnike", odvisno od vrste analize. Nekateri raziskovalci, ki so novi v metodah grozdnih in faktorskih analiz, morda menijo, da sta si ti dve vrsti analiz na splošno podobni. Čeprav se zdi analiza grozdov in faktorska analiza na površini podobna, se razlikujeta na več načinov, tudi v njihovih splošnih ciljih in aplikacijah.
Cilj
Cluster analiza in faktorska analiza imata različne cilje. Običajni cilj faktorske analize je razložiti povezanost v naboru podatkov in povezati spremenljivke med seboj, medtem ko je cilj grozdne analize obravnavati heterogenost v vsakem nizu podatkov. V duhu je grozdna analiza oblika kategorizacije, medtem ko je faktorska analiza oblika poenostavitve.
Kompleksnost
Kompleksnost je eno vprašanje, pri katerem se faktorska analiza in analiza grozdov razlikujeta: velikost podatkov vpliva na vsako analizo različno. Ko narašča nabor podatkov, analiza grozdov postane računalniško nepretrgljiva. To drži, ker je število podatkovnih točk v analizi grozdov neposredno povezano s številom možnih rešitev grozda. Na primer, število načinov za razdelitev dvajset predmetov v 4 skupine enake velikosti je več kot 488 milijonov. To onemogoča neposredne računske metode, vključno s kategorijo metod, ki jim pripada faktorska analiza.
Rešitev
Čeprav so rešitve tako za analizo faktorjev kot za grozdne analize do neke mere subjektivne, faktorska analiza raziskovalcu omogoči, da ustvari "najboljšo" rešitev, v smislu, da lahko raziskovalec optimizira določen vidik rešitve (pravokonalnost, enostavnost interpretacija in tako naprej). To ni tako za analizo grozdov, saj so vsi algoritmi, ki bi lahko prinesli najboljšo rešitev analize grozdov, računsko neučinkovito. Zato raziskovalci, ki uporabljajo grozdne analize, ne morejo zagotoviti optimalne rešitve.
Prijave
Faktorska analiza in analiza grozdov se razlikujeta v načinu uporabe resničnih podatkov. Ker ima faktorska analiza možnost zmanjševanja grozega nabora spremenljivk na veliko manjši nabor dejavnikov, je primerna za poenostavitev zapletenih modelov. Faktorska analiza ima tudi potrditveno uporabo, v kateri lahko raziskovalec razvije niz hipotez o tem, kako so spremenljivke v podatkih povezane. Raziskovalec lahko nato na podlagi podatkov izvede faktorsko analizo, da potrdi ali zavrne te hipoteze. Grozdna analiza je po drugi strani primerna za razvrščanje predmetov po določenih merilih. Raziskovalec lahko na primer meri nekatere vidike skupine na novo odkritih rastlin in jih razvrsti v vrste vrst z uporabo grozdne analize.