自组织地图

资 源 简 介

自组织地图

详 情 说 明

自组织地图（Self-Organizing Map，简称SOM）是一种基于无监督学习的人工神经网络模型，由Teuvo Kohonen在2001年提出。这种网络能够通过自适应学习过程，将高维输入数据映射到低维（通常是二维）的离散网格上，同时保留原始数据的拓扑结构特性。

SOM的工作原理是通过竞争学习机制，使得相似的输入模式在输出层上被映射到相邻的神经元区域。这种特性使得SOM特别适合用于数据可视化和聚类分析。在学习过程中，网络会自动调整神经元的权重向量，使其逐渐与输入数据的统计特征相匹配。

在实际应用中，SOM展现了强大的模式识别能力。例如在视觉文字识别领域，SOM可以用于两种重要任务：首先是从视网膜图像中学习字母表示法，这相当于模拟人类视觉系统对字符的初级识别过程；其次是学习从字母到亚词法单元的表示形式，这对应于更高层次的语言处理过程。

通过Matlab实现的功能，研究人员可以方便地将SOM应用于这些认知建模任务。SOM的输出结果往往呈现出明显的拓扑有序性，相似的输入模式会被映射到输出层的邻近区域，这种特性使得我们可以直观地观察到输入数据的内在结构和分布特征。

SOM的另一个优势是其强大的降维能力，它能够将复杂的高维数据以二维映射的方式呈现出来，同时保持原始数据的重要拓扑关系。这使得SOM成为探索性数据分析的有力工具，特别是在处理没有明确类别标签的数据时。