自组织映射 (SOM) 简介

自组织映射 (Self-Organizing Map, SOM) 是一种无监督学习算法，用于将高维数据映射到低维空间，同时保留数据点之间的拓扑关系。SOM 也被称为 Kohonen 网络，以其发明者 Teuvo Kohonen 的名字命名。

SOM 的工作原理：

SOM 通过构建一个由神经元组成的二维网格来工作。每个神经元都与一个权重向量相关联。在训练过程中，SOM 会迭代地将输入数据与神经元的权重向量进行比较，找到最接近的匹配神经元，称为“最佳匹配单元 (BMU)”。然后，BMU 及其周围神经元的权重向量会朝着输入数据的方向进行调整，从而形成一个能够反映输入数据分布的拓扑结构。

SOM 的应用：

SOM 算法广泛应用于各种领域，包括：

• 数据可视化：将高维数据映射到二维或三维空间，以便于可视化和探索。
• 聚类分析：将相似的数据点分组在一起。
• 特征提取：从数据中提取有意义的特征。
• 图像识别：识别图像中的模式和对象。

SOM 的优点：

• 无监督学习：不需要预先标记数据。
• 可可视化：可以直观地展示数据的拓扑结构。
• 易于实现：可以使用现有的机器学习库轻松实现。

SOM 的局限性：

• 需要确定网格大小和形状。
• 训练速度可能较慢。
• 对噪声数据比较敏感。