Self-Organizing Maps (SOM) в задачах кластеризации данных

Self-Organizing Maps (SOM) в задачах кластеризации данных

Алгоритм Self-Organizing Maps (SOM) представляет собой метод машинного обучения без учителя, который используется для кластеризации и визуализации многомерных данных. SOM позволяет проецировать многомерные данные на двумерное или трехмерное пространство, сохраняя при этом их топологические свойства. 🧠

SOM состоит из сети нейронов, организованных в виде двумерной решетки. В процессе обучения каждый входной вектор данных сопоставляется с ближайшим нейроном на решетке, и этот нейрон и его соседи подстраиваются таким образом, чтобы лучше соответствовать входному вектору. В результате схожие данные оказываются близкими на решетке, что позволяет выделить кластеры данных. 🌐

Применение SOM в задачах кластеризации данных позволяет обнаруживать скрытые закономерности и структуры в данных, выявлять группы схожих объектов и создавать визуальные карты, отображающие распределение данных в пространстве. SOM также может использоваться для уменьшения размерности данных и визуализации высокоразмерных данных в удобном для восприятия виде. 📊

Кроме того, SOM находит применение в различных областях, таких как анализ текстов, биоинформатика, финансовая аналитика, обработка изображений и другие. Этот алгоритм является мощным инструментом для изучения и анализа данных, позволяя выявлять интересные закономерности и визуализировать сложные структуры. 🌟

Создана 14.11.2023