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L'analyse en grappes et l'analyse factorielle sont deux méthodes statistiques d'analyse des données. Ces deux formes d'analyse sont largement utilisées dans les sciences naturelles et du comportement. L’analyse par grappes et l’analyse factorielle permettent à l’utilisateur de regrouper des parties des données en "grappes" ou sur des "facteurs", en fonction du type d’analyse. Certains chercheurs, novices dans les méthodes d'analyse par grappes et par facteurs, peuvent penser que ces deux types d'analyse sont globalement similaires. Bien que l’analyse par grappes et l’analyse factorielle semblent similaires à première vue, elles diffèrent de nombreuses manières, notamment en ce qui concerne leurs objectifs et leurs applications.
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 entre elles, tandis que l’analyse par grappes a pour objectif de traiter l’hétérogénéité de chaque ensemble de données. Dans l’esprit, l’analyse par groupes 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: la taille des données affecte chaque analyse différemment. À mesure que l'ensemble de données se développe, l'analyse en grappes devient intraitable sur le plan des calculs. 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 vingt objets en 4 groupes de taille égale est supérieur à 488 millions. Cela rend les méthodes de calcul directes, y compris la catégorie de méthodes à laquelle l'analyse factorielle appartient, impossibles.
Solution
Même si les solutions à la fois à l’analyse factorielle et à l’analyse par grappes sont quelque peu subjectives, l’analyse factorielle permet au chercheur de trouver la «meilleure» solution, dans la mesure où il peut optimiser un aspect de la solution (orthogonalité, facilité de interprétation et ainsi de suite). Ce n’est pas le cas pour l’analyse par grappes, car tous les algorithmes susceptibles de fournir la meilleure solution d’analyse par grappes sont inefficaces en calcul. Par conséquent, les chercheurs qui utilisent l'analyse par grappes ne peuvent garantir une solution optimale.
Applications
L'analyse factorielle et l'analyse par grappes diffèrent dans la manière dont elles sont appliquées aux données réelles. L'analyse factorielle étant capable de réduire un ensemble compliqué de variables à un ensemble beaucoup plus petit de facteurs, elle convient à la simplification de modèles complexes. L’analyse factorielle a également un usage confirmatoire, dans lequel le chercheur peut développer un ensemble d’hypothèses concernant la relation entre les variables des données. Le chercheur peut ensuite exécuter une analyse factorielle sur l'ensemble de données pour confirmer ou infirmer ces hypothèses. L’analyse par grappes, en revanche, convient à la classification d’objets en fonction de certains critères. Par exemple, un chercheur peut mesurer certains aspects d'un groupe de plantes récemment découvertes et les classer en catégories d'espèces en utilisant une analyse en grappes.