Análise de cluster e análise fatorial são dois métodos estatísticos de análise de dados. Essas duas formas de análise são muito utilizadas nas ciências naturais e comportamentais. Tanto a análise de cluster como a análise fatorial permitem que o usuário agrupe partes dos dados em "clusters" ou em "fatores", dependendo do tipo de análise. Alguns pesquisadores novatos nos métodos de análise de cluster e fator podem achar que esses dois tipos de análise são semelhantes em geral. Embora a análise de cluster e a análise fatorial pareçam semelhantes na superfície, elas diferem de várias maneiras, inclusive em seus objetivos e aplicações gerais.

Objetivo

A análise de cluster e a análise fatorial têm objetivos diferentes. O objetivo usual da análise fatorial é explicar a correlação em um conjunto de dados e relacionar as variáveis ​​entre si, enquanto o objetivo da análise de cluster é abordar a heterogeneidade em cada conjunto de dados. Em essência, a análise de cluster é uma forma de categorização, enquanto a análise fatorial é uma forma de simplificação.

Complexidade

Complexidade é uma questão sobre a qual a análise fatorial e de cluster diferem: tamanho dos dados afeta cada análise de forma diferente. À medida que o conjunto de dados cresce, a análise de cluster torna-se computacionalmente intratável. Isso é verdade porque o número de pontos de dados na análise de cluster está diretamente relacionado ao número de possíveis soluções de cluster. Por exemplo, o número de maneiras de dividir vinte objetos em quatro agrupamentos de tamanho igual é superior a 488 milhões. Isso faz com que métodos computacionais diretos, incluindo a categoria de métodos aos quais pertence a análise fatorial, sejam impossíveis.

Solução

Embora as soluções para análise fatorial e cluster sejam subjetivas em algum grau, A análise fatorial permite que um pesquisador produza uma solução “melhor”, no sentido de que o pesquisador pode otimizar um certo aspecto da solução (ortogonalidade, facilidade de interpretação e assim por diante). Isso não é assim para a análise de cluster, uma vez que todos os algoritmos que poderiam produzir uma melhor solução de análise de cluster são computacionalmente ineficientes. Portanto, os pesquisadores que empregam análise de cluster não podem garantir uma solução ideal.

Aplicativos

Análise de fator e análise de cluster diferem em como eles são aplicados a dados reais. Como a análise fatorial tem a capacidade de reduzir um conjunto complicado de variáveis ​​a um conjunto muito menor de fatores, ela é adequada para simplificar modelos complexos. A análise fatorial também possui um uso confirmatório, no qual o pesquisador pode desenvolver um conjunto de hipóteses sobre como as variáveis ​​nos dados estão relacionadas. O pesquisador pode então executar a análise fatorial no conjunto de dados para confirmar ou negar essas hipóteses. A análise de cluster, por outro lado, é adequada para classificar objetos de acordo com determinados critérios. Por exemplo, um pesquisador pode medir certos aspectos de um grupo de plantas recém-descobertas e colocar essas plantas em categorias de espécies, empregando a análise de cluster.