NộI Dung
Phân tích cụm và phân tích nhân tố là hai phương pháp thống kê phân tích dữ liệu. Hai hình thức phân tích này được sử dụng nhiều trong khoa học tự nhiên và hành vi. Cả phân tích cụm và phân tích nhân tố đều cho phép người dùng nhóm các phần dữ liệu thành "cụm" hoặc "yếu tố", tùy thuộc vào loại phân tích. Một số nhà nghiên cứu mới đối với các phương pháp phân tích cụm và nhân tố có thể cảm thấy rằng hai loại phân tích này là tương tự nhau. Mặc dù phân tích cụm và phân tích nhân tố có vẻ giống nhau trên bề mặt, chúng khác nhau theo nhiều cách, bao gồm cả trong các mục tiêu và ứng dụng tổng thể của chúng.
Mục tiêu
Phân tích cụm và phân tích nhân tố có mục tiêu khác nhau. Mục tiêu thông thường của phân tích nhân tố là giải thích mối tương quan trong một tập hợp dữ liệu và liên quan đến các biến số với nhau, trong khi mục tiêu của phân tích cụm là giải quyết sự không đồng nhất trong mỗi bộ dữ liệu. Về tinh thần, phân tích cụm là một hình thức phân loại, trong khi phân tích nhân tố là một hình thức đơn giản hóa.
Phức tạp
Độ phức tạp là một câu hỏi về phân tích nhân tố và phân tích cụm khác nhau: kích thước dữ liệu ảnh hưởng đến mỗi phân tích khác nhau. Khi tập hợp dữ liệu phát triển, phân tích cụm trở nên khó tính toán. Điều này đúng bởi vì số lượng điểm dữ liệu trong phân tích cụm có liên quan trực tiếp đến số lượng giải pháp cụm có thể. Chẳng hạn, số cách chia hai mươi đối tượng thành 4 cụm có kích thước bằng nhau là hơn 488 triệu. Điều này làm cho các phương pháp tính toán trực tiếp, bao gồm cả loại phương pháp phân tích nhân tố, không thể thực hiện được.
Giải pháp
Mặc dù các giải pháp cho cả vấn đề phân tích nhân tố và phân tích cụm là chủ quan ở một mức độ nào đó, phân tích nhân tố cho phép nhà nghiên cứu đưa ra giải pháp tốt nhất, theo nghĩa là nhà nghiên cứu có thể tối ưu hóa một khía cạnh nhất định của giải pháp (tính trực giao, dễ dàng giải thích và như vậy). Điều này không đúng đối với phân tích cụm, vì tất cả các thuật toán có thể mang lại giải pháp phân tích cụm tốt nhất đều không hiệu quả về mặt tính toán. Do đó, các nhà nghiên cứu sử dụng phân tích cụm có thể đảm bảo một giải pháp tối ưu.
Các ứng dụng
Phân tích nhân tố và phân tích cụm khác nhau về cách chúng được áp dụng cho dữ liệu thực. Bởi vì phân tích nhân tố có khả năng giảm một tập hợp các biến khó sử dụng thành một tập hợp các yếu tố nhỏ hơn nhiều, nên nó phù hợp để đơn giản hóa các mô hình phức tạp. Phân tích nhân tố cũng có một sử dụng xác nhận, trong đó nhà nghiên cứu có thể phát triển một tập hợp các giả thuyết liên quan đến cách các biến trong dữ liệu có liên quan. Sau đó, nhà nghiên cứu có thể chạy phân tích nhân tố trên tập dữ liệu để xác nhận hoặc từ chối các giả thuyết này. Phân tích cụm, mặt khác, phù hợp để phân loại các đối tượng theo các tiêu chí nhất định. Ví dụ, một nhà nghiên cứu có thể đo lường các khía cạnh nhất định của một nhóm các nhà máy mới được phát hiện và đặt các nhà máy này vào các loại loài bằng cách sử dụng phân tích cụm.