自组织映射 (SOM)，也称为 Kohonen 映射，是一种人工神经网络技术，用于在低维中映射和可视化高维数据。它是一种机器学习算法，使用无监督学习来查找输入数据中的常见模式和关系。该网络由节点网格组成，其中每个节点都与表示输入空间中的一个点的权重向量相关联。在训练期间，输入数据被迭代地呈现给网络，每个节点与其相邻节点竞争成为给定输入的赢家或最佳匹配单元 (BMU)。然后调整获胜节点及其邻居的权重，使其更靠近输入数据点，从而使 SOM 逐渐学习数据的底层结构和拓扑。在训练结束时，SOM 可以可视化为二维图，其中相似的输入向量聚集在一起。因此，自组织映射通常用于聚类、可视化和降维等任务。
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