Преимущества кластерного анализа перед дискриминантным:

• Кластерный анализ позволяет выявлять закономерности и взаимосвязи в данных, упорядочивать их и делать более управляемыми и удобными для анализа. 4 Он не накладывает ограничений на тип или формат анализируемых данных. 4
• Дискриминантный анализ изначально задаёт количество и состав классов, что позволяет определить, насколько точно можно предсказать принадлежность объектов к классам при помощи определённого набора дискриминантных переменных (предикторов). 5

Недостатки кластерного анализа:

• Выбор подходящего алгоритма и определение оптимального числа кластеров может быть сложной задачей и требовать определённых знаний и опыта. 1
• Результаты могут варьироваться в зависимости от выбранного начального разбиения объектов. 1
• Интерпретация результатов может быть сложной задачей, особенно при большом количестве признаков и сложных взаимосвязях между ними. 1
• При сведении исходного массива данных к более компактному виду могут возникать определённые искажения, а также теряться индивидуальные черты отдельных объектов. 3
• Кластеризация больших массивов данных может быть дорогостоящей и трудоёмкой, а для её выполнения может потребоваться специализированное аппаратное или программное обеспечение. 4

Недостатки дискриминантного анализа:

• Чувствительность к распределению исходных данных, когда даже небольшое их изменение приводит к значительным изменениям результатов классификации. 2