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El análisis de conglomerados y el análisis factorial son dos métodos estadísticos de análisis de datos. Estas dos formas de análisis son muy utilizadas en las ciencias naturales y del comportamiento. Tanto el análisis de grupos como el análisis de factores permiten al usuario agrupar partes de los datos en "grupos" o en "factores", según el tipo de análisis. Algunos investigadores nuevos en los métodos de análisis de grupos y factores pueden sentir que estos dos tipos de análisis son similares en general. Si bien el análisis de conglomerados y el análisis de factores parecen similares en la superficie, difieren de muchas maneras, incluso en sus objetivos y aplicaciones generales.
Objetivo
El análisis de conglomerados y el análisis factorial tienen objetivos diferentes. El objetivo habitual del análisis factorial es explicar la correlación en un conjunto de datos y relacionar las variables entre sí, mientras que el objetivo del análisis de conglomerados es abordar la heterogeneidad en cada conjunto de datos. En espíritu, el análisis de conglomerados es una forma de categorización, mientras que el análisis factorial es una forma de simplificación.
Complejidad
La complejidad es una pregunta en la que difieren el análisis factorial y el análisis de conglomerados: el tamaño de los datos afecta cada análisis de manera diferente. A medida que crece el conjunto de datos, el análisis de conglomerados se vuelve computablemente intratable. Esto es cierto porque el número de puntos de datos en el análisis de clúster está directamente relacionado con el número de posibles soluciones de clúster. Por ejemplo, el número de formas de dividir veinte objetos en 4 grupos de igual tamaño supera los 488 millones. Esto hace que los métodos computacionales directos, incluida la categoría de métodos a los que pertenece el análisis factorial, sean imposibles.
Solución
A pesar de que las soluciones tanto para el análisis factorial como para los problemas de análisis de conglomerados son subjetivas en algún grado, el análisis factorial le permite al investigador obtener una "mejor" solución, en el sentido de que el investigador puede optimizar un cierto aspecto de la solución (ortogonalidad, facilidad de interpretación y así sucesivamente). Esto no es así para el análisis de conglomerados, ya que todos los algoritmos que podrían generar una mejor solución de análisis de conglomerados son computacionalmente ineficientes. Por lo tanto, los investigadores que emplean análisis de conglomerados no pueden garantizar una solución óptima.
Aplicaciones
El análisis factorial y el análisis de conglomerados difieren en cómo se aplican a los datos reales. Debido a que el análisis factorial tiene la capacidad de reducir un conjunto difícil de variables a un conjunto mucho menor de factores, es adecuado para simplificar modelos complejos. El análisis factorial también tiene un uso confirmatorio, en el que el investigador puede desarrollar un conjunto de hipótesis sobre cómo se relacionan las variables en los datos. El investigador puede ejecutar un análisis factorial en el conjunto de datos para confirmar o negar estas hipótesis. El análisis de conglomerados, por otro lado, es adecuado para clasificar objetos de acuerdo con ciertos criterios. Por ejemplo, un investigador puede medir ciertos aspectos de un grupo de plantas recién descubiertas y colocar estas plantas en categorías de especies mediante el análisis de conglomerados.