L'analyse des clusters et l'analyse factorielle sont deux méthodes statistiques d'analyse des données. Ces deux formes d'analyse sont fortement utilisées dans les sciences naturelles et du comportement. L'analyse en grappes et l'analyse factorielle permettent à l'utilisateur de regrouper des parties des données en «grappes» ou en «facteurs», selon le type d'analyse. Certains chercheurs qui ne connaissent pas encore les méthodes d'analyse des grappes et des facteurs peuvent estimer que ces deux types d'analyse sont similaires dans l'ensemble. Bien que l'analyse par grappes et l'analyse factorielle semblent similaires à la surface, elles diffèrent à bien des égards, y compris dans leurs objectifs et applications généraux.

Objectif

L'analyse par grappes et l'analyse factorielle ont des objectifs différents. L'objectif habituel de l'analyse factorielle est d'expliquer la corrélation dans un ensemble de données et de relier les variables les unes aux autres, alors que l'objectif de l'analyse par grappes est de traiter l'hétérogénéité dans chaque ensemble de données. Dans l'esprit, l'analyse par grappes est une forme de catégorisation, alors que l'analyse factorielle est une forme de simplification.

Complexité

La complexité est une question sur laquelle l'analyse factorielle et l'analyse par grappes diffèrent: analyse différemment. À mesure que l'ensemble de données augmente, l'analyse de cluster devient intraitable par calcul. Cela est vrai car le nombre de points de données dans l'analyse de cluster est directement lié au nombre de solutions de cluster possibles. Par exemple, le nombre de façons de diviser 20 objets en 4 groupes de taille égale est de plus de 488 millions. Cela rend impossible les méthodes de calcul directes, y compris la catégorie des méthodes auxquelles appartient l'analyse factorielle.

Solution

Même si les solutions aux problèmes d'analyse factorielle et d'analyse de cluster sont subjectives dans une certaine mesure, l'analyse factorielle permet à un chercheur de fournir une «meilleure» solution, dans le sens où le chercheur peut optimiser un certain aspect de la solution (orthogonalité, facilité d'interprétation, etc.). Ce n'est pas le cas pour l'analyse de cluster, car tous les algorithmes susceptibles de générer la meilleure solution d'analyse de cluster sont inefficaces sur le plan informatique. Par conséquent, les chercheurs utilisant l'analyse de cluster ne peuvent pas garantir une solution optimale.

Applications

L'analyse factorielle et l'analyse de cluster diffèrent dans la façon dont elles sont appliquées aux données réelles. Parce que l'analyse factorielle a la capacité de réduire un ensemble de variables peu maniable à un ensemble beaucoup plus petit de facteurs, elle convient pour simplifier des modèles complexes. L'analyse factorielle a également une utilisation de confirmation, dans laquelle le chercheur peut développer un ensemble d'hypothèses concernant la façon dont les variables dans les données sont liées. Le chercheur peut ensuite exécuter une analyse factorielle sur l'ensemble de données pour confirmer ou infirmer ces hypothèses. En revanche, l'analyse par grappes convient à la classification d'objets selon certains critères. Par exemple, un chercheur peut mesurer certains aspects d'un groupe de plantes nouvellement découvertes et placer ces plantes dans des catégories d'espèces en utilisant l'analyse par grappes.